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        generate_state(n_words, dtype=np.uint32)
 
        Return the requested number of words for PRNG seeding.
 
        A BitGenerator should call this method in its constructor with
        an appropriate `n_words` parameter to properly seed itself.
 
        Parameters
        ----------
        n_words : int
        dtype : np.uint32 or np.uint64, optional
            The size of each word. This should only be either `uint32` or
            `uint64`. Strings (`'uint32'`, `'uint64'`) are fine. Note that
            requesting `uint64` will draw twice as many bits as `uint32` for
            the same `n_words`. This is a convenience for `BitGenerator`\ s
            that express their states as `uint64` arrays.
 
        Returns
        -------
        state : uint32 or uint64 array, shape=(n_words,)
        func_doc__doc__func_name__name____qualname__func_dict__dict__func_globals__globals__func_closure__closure__func_code__code__func_defaults__defaults____kwdefaults____annotations___is_coroutine__dictoffset____vectorcalloffset____weaklistoffset__
        spawn(n_children)
 
        Spawn a number of child `SeedSequence` s by extending the
        `spawn_key`.
 
        See :ref:`seedsequence-spawn` for additional notes on spawning
        children.
 
        Parameters
        ----------
        n_children : int
 
        Returns
        -------
        seqs : list of `SeedSequence` s
 
        See Also
        --------
        random.Generator.spawn, random.BitGenerator.spawn :
            Equivalent method on the generator and bit generator.
 
        _cython_3_1_4.cython_function_or_method__getstate____setstate____reduce__
        spawn(n_children)
 
        Create new independent child bit generators.
 
        See :ref:`seedsequence-spawn` for additional notes on spawning
        children.  Some bit generators also implement ``jumped``
        as a different approach for creating independent streams.
 
        .. versionadded:: 1.25.0
 
        Parameters
        ----------
        n_children : int
 
        Returns
        -------
        child_bit_generators : list of BitGenerators
 
        Raises
        ------
        TypeError
            When the underlying SeedSequence does not implement spawning.
 
        See Also
        --------
        random.Generator.spawn, random.SeedSequence.spawn :
            Equivalent method on the generator and seed sequence.
 
        
        random_raw(self, size=None)
 
        Return randoms as generated by the underlying BitGenerator
 
        Parameters
        ----------
        size : int or tuple of ints, optional
            Output shape.  If the given shape is, e.g., ``(m, n, k)``, then
            ``m * n * k`` samples are drawn.  Default is None, in which case a
            single value is returned.
        output : bool, optional
            Output values.  Used for performance testing since the generated
            values are not returned.
 
        Returns
        -------
        out : uint or ndarray
            Drawn samples.
 
        Notes
        -----
        This method directly exposes the raw underlying pseudo-random
        number generator. All values are returned as unsigned 64-bit
        values irrespective of the number of bits produced by the PRNG.
 
        See the class docstring for the number of bits returned.
        random_rawUsed in tests_benchmark__pyx_unpickle_SeedlessSeedSequence__pyx_unpickle_SeedSequencehÕ€ˆÕ€¨Õ€¸Õ€ØÕ€numpy/random/bit_generator.pyx../numpy/__init__.cython-30.pxd<stringsource>numpy/random/bit_generator.pxdcpython/type.pxdstate
        Get or set the PRNG state
 
        The base BitGenerator.state must be overridden by a subclass
 
        Returns
        -------
        state : dict
            Dictionary containing the information required to describe the
            state of the PRNG
        seed_seq
        Get the seed sequence used to initialize the bit generator.
 
        .. versionadded:: 1.25.0
 
        Returns
        -------
        seed_seq : ISeedSequence
            The SeedSequence object used to initialize the BitGenerator.
            This is normally a `np.random.SeedSequence` instance.
 
        ctypes
        ctypes interface
 
        Returns
        -------
        interface : namedtuple
            Named tuple containing ctypes wrapper
 
            * state_address - Memory address of the state struct
            * state - pointer to the state struct
            * next_uint64 - function pointer to produce 64 bit integers
            * next_uint32 - function pointer to produce 32 bit integers
            * next_double - function pointer to produce doubles
            * bitgen - pointer to the bit generator struct
        cffi
        CFFI interface
 
        Returns
        -------
        interface : namedtuple
            Named tuple containing CFFI wrapper
 
            * state_address - Memory address of the state struct
            * state - pointer to the state struct
            * next_uint64 - function pointer to produce 64 bit integers
            * next_uint32 - function pointer to produce 32 bit integers
            * next_double - function pointer to produce doubles
            * bitgen - pointer to the bit generator struct
        _seed_seqlock_ctypes_cfficapsulenumpy.random.bit_generator.BitGenerator
    BitGenerator(seed=None)
 
    Base Class for generic BitGenerators, which provide a stream
    of random bits based on different algorithms. Must be overridden.
 
    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
        `~numpy.random.SeedSequence` to derive the initial `BitGenerator` state.
        One may also pass in a `SeedSequence` instance.
        All integer values must be non-negative.
 
    Attributes
    ----------
    lock : threading.Lock
        Lock instance that is shared so that the same BitGenerator 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.
 
    See Also
    --------
    SeedSequence
    entropyspawn_keypool_sizepooln_children_spawnednumpy.random.bit_generator.SeedSequence
    SeedSequence(entropy=None, *, spawn_key=(), pool_size=4)
 
    SeedSequence mixes sources of entropy in a reproducible way to set the
    initial state for independent and very probably non-overlapping
    BitGenerators.
 
    Once the SeedSequence is instantiated, you can call the `generate_state`
    method to get an appropriately sized seed. Calling `spawn(n) <spawn>` will
    create ``n`` SeedSequences that can be used to seed independent
    BitGenerators, i.e. for different threads.
 
    Parameters
    ----------
    entropy : {None, int, sequence[int]}, optional
        The entropy for creating a `SeedSequence`.
        All integer values must be non-negative.
    spawn_key : {(), sequence[int]}, optional
        An additional source of entropy based on the position of this
        `SeedSequence` in the tree of such objects created with the
        `SeedSequence.spawn` method. Typically, only `SeedSequence.spawn` will
        set this, and users will not.
    pool_size : {int}, optional
        Size of the pooled entropy to store. Default is 4 to give a 128-bit
        entropy pool. 8 (for 256 bits) is another reasonable choice if working
        with larger PRNGs, but there is very little to be gained by selecting
        another value.
    n_children_spawned : {int}, optional
        The number of children already spawned. Only pass this if
        reconstructing a `SeedSequence` from a serialized form.
 
    Notes
    -----
 
    Best practice for achieving reproducible bit streams is to use
    the default ``None`` for the initial entropy, and then use
    `SeedSequence.entropy` to log/pickle the `entropy` for reproducibility:
 
    >>> sq1 = np.random.SeedSequence()
    >>> sq1.entropy
    243799254704924441050048792905230269161  # random
    >>> sq2 = np.random.SeedSequence(sq1.entropy)
    >>> np.all(sq1.generate_state(10) == sq2.generate_state(10))
    True
    numpy.random.bit_generator.SeedlessSequencenumpy.random.bit_generator.SeedlessSeedSequence
    A seed sequence for BitGenerators with no need for seed state.
 
    See Also
    --------
    SeedSequence, ISeedSequence
    numpy.random.bit_generator.__pyx_defaultsbit_generatorˆê€Unpy_uint32€Ø*¨!¨6°€Ainsvx0xÐ,¨B¨aØÐ!  !(,)
.?gcnpre<u4<u8[0-9]+€Ø2°!°6¸ABC€AØ,.¨a€A؈q˜abc__all__arrcnt__doc____new__popsysLockbasecopy__dict____func____main____name__nextoverseedselfseqssize__spec____test__viewarraycycledtypei_dstmatchnumpyrangespawnstatezeros€A؈o˜Qà    Ø Ø !Ø ˜˜Q€A؈t8˜4˜qastype_dictenableignoremethod__module__output_pickle__reduce__uint32uint64updatecompiledisableentropyn_words__prepare__secretssubseqsÐ0°àˆy˜˜˜$˜j¨¨G°5¸data_valerrstate__getstate__pickle__pyx_type__qualname__randbitsregister__set_name____setstate__TypeError_benchmark    entropy=isenableditertools__metaclass__out_dtypepool_size__pyx_state__reduce_ex__spawn_keysrc_cyclethreading€Aà ˆ:QÐ& a𠐠   ˜à  ˜^¨1¨AØ     ˜ q¨DECIMAL_REValueErrorhash_constИm¨1ð:    ˆz˜˜!˜4˜z¨¨W°F¸!n_children__pyx_result__pyx_vtable__random_rawstartswithImportErrorPickleErrorconcatenate__mro_entries__    pool_size=    spawn_key=BitGeneratorSeedSequence_initializing_is_coroutine__pyx_checksum<stringsource>use_setstateISeedSequence__reduce_cython__AssertionErrorabstractmethodgenerate_statestate_seed_seq__pyx_PickleError__setstate_cython__SeedlessSequenceBitGenerator.spawnSeedSequence.spawnasyncio.coroutines__bit_generator_ctorcline_in_tracebackn_children_spawned€Að>     ˆ4ˆz˜˜$˜l¨!Ø )˜1ØàˆqAU˜!˜5  4 u¨D°
¸&ÀÀNotImplementedError_int_to_uint32_arraySeedlessSeedSequence    n_children_spawned=seed must be integerBitGenerator.__reduce__ISpawnableSeedSequence_coerce_to_uint32_arrayBitGenerator.__getstate__BitGenerator.__setstate__BitGenerator._benchmarkBitGenerator.random_rawunrecognized seed string€ð€h˜k¨°AØ ˆ^˜1ØÐ!Ð!kÐkmÐmnØÐ' x¨q°Ø€|7˜!Ø6°aÐ7NÈnÐ\]Ø ˆ1__pyx_unpickle_SeedSequenceSeedlessSeedSequence.spawnnumpy.random.bit_generatorSeedSequence.generate_stateISeedSequence.generate_stateISpawnableSeedSequence.spawnSeedSequence.__reduce_cython__€ð€h˜k¨°AØ ˆ^˜1ØÐ!ð"cðceðefؐ<˜x q¨Ø€|7˜!Ø.¨a¨¸nÈAØ ˆ1€Að4    ˆqØ ˆEat˜1ØÐ/¨r°Ø q˜˜A˜U !ؐAؘ$˜k¨¨Aؘ$˜aà Ð # 1؈q€ð ˆAØ ˆG1F˜, aØ€vˆWAؐ!ؐqàqØ€qØÐ5°T¸¸'ÀÈGÐSTàÐ5°T¸¸'ÀÈAexpected non-negative integeronly support uint32 or uint64SeedSequence.__setstate_cython___coerce_to_uint32_array (line 81)numpy/random/bit_generator.pyx__pyx_unpickle_SeedlessSeedSequence€Ø
ˆ!Ø€rˆˆ1؈j˜˜Ø€rˆˆAØ ˆ7!2W˜A˜Qð    ˆˆ1ˆAØ
ˆ"ˆBˆaØ ˆ7!2W˜A˜R˜r ØˆqØ ˆ2ˆV1E˜˜r €AØ,.¨að.    $ 1ð    f˜A˜QØ ˆ:U˜&   1à u˜F ! 2 QØ qà *˜A˜Qؐ&˜˜ &¨¨!ؐE˜˜$˜aØ ˆIU˜!˜1Ø t˜1˜AØ ˜Ø ˜!Ø ˜Ø ˜      AØ )˜1Ø ˆ:U˜&   1ð E˜   u¨A¨V°7¸!¸2¸Q؈q
    Abstract base class for seed sequences.
 
    ``BitGenerator`` implementations should treat any object that adheres to
    this interface as a seed sequence.
 
    See Also
    --------
    SeedSequence, SeedlessSeedSequence
    _BitGenerator__bit_generator_ctor
BitGenerator base class and SeedSequence used to seed the BitGenerators.
 
SeedSequence is derived from Melissa E. O'Neill's C++11 `std::seed_seq`
implementation, as it has a lot of nice properties that we want.
 
https://gist.github.com/imneme/540829265469e673d045
https://www.pcg-random.org/posts/developing-a-seed_seq-alternative.html
 
The MIT License (MIT)
 
Copyright (c) 2015 Melissa E. O'Neill
Copyright (c) 2019 NumPy Developers
 
Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy
of this software and associated documentation files (the "Software"), to deal
in the Software without restriction, including without limitation the rights
to use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense, and/or sell
copies of the Software, and to permit persons to whom the Software is
furnished to do so, subject to the following conditions:
 
The above copyright notice and this permission notice shall be included in
all copies or substantial portions of the Software.
 
THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR
IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY,
FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE
AUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER
LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM,
OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE
SOFTWARE.
 Coerce an input to a uint32 array.
 
    If a `uint32` array, pass it through directly.
    If a non-negative integer, then break it up into `uint32` words, lowest
    bits first.
    If a string starting with "0x", then interpret as a hex integer, as above.
    If a string of decimal digits, interpret as a decimal integer, as above.
    If a sequence of ints or strings, interpret each element as above and
    concatenate.
 
    Note that the handling of `int64` or `uint64` arrays are not just
    straightforward views as `uint32` arrays. If an element is small enough to
    fit into a `uint32`, then it will only take up one `uint32` element in the
    output. This is to make sure that the interpretation of a sequence of
    integers is the same regardless of numpy's default integer type, which
    differs on different platforms.
 
    Parameters
    ----------
    x : int, str, sequence of int or str
 
    Returns
    -------
    seed_array : uint32 array
 
    Examples
    --------
    >>> import numpy as np
    >>> from numpy.random.bit_generator import _coerce_to_uint32_array
    >>> _coerce_to_uint32_array(12345)
    array([12345], dtype=uint32)
    >>> _coerce_to_uint32_array('12345')
    array([12345], dtype=uint32)
    >>> _coerce_to_uint32_array('0x12345')
    array([74565], dtype=uint32)
    >>> _coerce_to_uint32_array([12345, '67890'])
    array([12345, 67890], dtype=uint32)
    >>> _coerce_to_uint32_array(np.array([12345, 67890], dtype=np.uint32))
    array([12345, 67890], dtype=uint32)
    >>> _coerce_to_uint32_array(np.array([12345, 67890], dtype=np.int64))
    array([12345, 67890], dtype=uint32)
    >>> _coerce_to_uint32_array([12345, 0x10deadbeef, 67890, 0xdeadbeef])
    array([     12345, 3735928559,         16,      67890, 3735928559],
          dtype=uint32)
    >>> _coerce_to_uint32_array(1234567890123456789012345678901234567890)
    array([3460238034, 2898026390, 3235640248, 2697535605,          3],
          dtype=uint32)
    SeedlessSeedSequence.__setstate_cython__€ðˆT˜4Ð4°D¸¸tÀ<ÈtÐSTØ ˆG1F˜, aØ€vˆWAؐ!ؐqàt˜9 G¨5°°4°v¸WÀEÈÈDÐP[Ð[bÐbcØ€qØÐ-¨T°°'¸ÀGÈ1àÐ-¨T°°'¸ÀA€ðb€z%z  Q g¨U°&¸¸¸1؈qQØ    1CqØ ˆ1ˆKq˜Ø 1Cu˜AØ v˜Q˜aØ 1Aà *˜A˜QØ€z$g˜QØÐ# 1 AØ    1D˜     Øˆiq˜à ˆ3ˆaˆs#QØ 2V˜1˜D  b¨ð    !Ð*¨!¨3¨d°%°q؈r˜Q˜aBitGenerator is a base class and cannot be instantizedIncompatible checksums (0x%x vs (0xe3b0c44, 0xda39a3e, 0xd41d8cd) = ())Not implemented in base BitGeneratorSeedSequence expects int or sequence of ints for entropy not SeedlessSeedSequence.__reduce_cython__SeedlessSeedSequence.generate_stateThe size of the entropy pool should be at least The underlying SeedSequence does not implement spawning.numpy._core.multiarray failed to importnumpy._core.umath failed to importseedless SeedSequences cannot generate state
    Abstract base class for seed sequences that can spawn.
    Incompatible checksums (0x%x vs (0x3eaa222, 0xc464c19, 0xf88304a) = (entropy, n_children_spawned, pool, pool_size, spawn_key))뀠¼ê€ ë€`÷€é 
€A ˆð€`ðï€ ` ò€`Xò€`Àò€`àò€`€ø€"`À€7 øò€`ñ€`pþ€» ðî€ ``ð€`ô€`pò€` ô€`ï€ `€H P
€ Xë€`àñ€`H€%  ï€ `ð€ `@ô€`¸õ€!`p€> àó€`(ñ€`ò€`°€'`0€)`Ø€$` ó€`øð€`    €1 8    €9 ðí€
`ï€ `ÔꀠØê€ Üꀠàꀠäꀠèꀠ,ë€`˜ð€`0ë€`8ë€`ì€`ˆì€`@ñ€``ë€`î€ `Xñ€`pñ€`<ë€`ˆò€`àõ€" øì€`°ï€ `hë€` ì€`X퀠   `p뀠   `ì€`퀠@ë€`ì€`˜ì€ í€`î€  h퀠   `xõ€ €ë€    `ìꀠ¨ð€`xí€ `ï€ `¨ê€`ì€` ì€`ð€`øñ€` ð€` î€
 0î€
`ë€    `$ì€`@î€`¨ì€`°ì€ `Àï€`¬ê€`@ï€ `ˆñ€`(ò€ í€` ë€    `Hë€`¬ë€`ðê€`,ì€`x    €(      €# Àó€`ö€ ˜õ€ Pî€
`¼ì€`´ë€`Èì€`ˆí€``î€
`ÐPë€`í€ `Èð€`0ð€`Pï€ `pî€ `í€ `€ó€`(ö€$``ï€` í€ `°í€    `pï€ `4ì€`ôê€`Ðì€ `pð€`€î€`À퀠   `°ê€`(í€`¼ë€`@ò€ È    €- Äë€`Ìë€`Ðí€ `àí€ `àð€`Ôë€`<ì€`î€
`àà뀠   ` î€
`€ï€ `Dì€`¸ð€`@ð€ 0í€`Të€`ð뀠   `°î€
`øê€ üꀠÜì€`äì€`ó€ ìì€`Pð€ `´ê€`üë€`¸ê€`Lì€`_int_to_uint32_array Coerce an input to a uint32 array.
 
    If a `uint32` array, pass it through directly.
    If a non-negative integer, then break it up into `uint32` words, lowest
    bits first.
    If a string starting with "0x", then interpret as a hex integer, as above.
    If a string of decimal digits, interpret as a decimal integer, as above.
    If a sequence of ints or strings, interpret each element as above and
    concatenate.
 
    Note that the handling of `int64` or `uint64` arrays are not just
    straightforward views as `uint32` arrays. If an element is small enough to
    fit into a `uint32`, then it will only take up one `uint32` element in the
    output. This is to make sure that the interpretation of a sequence of
    integers is the same regardless of numpy's default integer type, which
    differs on different platforms.
 
    Parameters
    ----------
    x : int, str, sequence of int or str
 
    Returns
    -------
    seed_array : uint32 array
 
    Examples
    --------
    >>> import numpy as np
    >>> from numpy.random.bit_generator import _coerce_to_uint32_array
    >>> _coerce_to_uint32_array(12345)
    array([12345], dtype=uint32)
    >>> _coerce_to_uint32_array('12345')
    array([12345], dtype=uint32)
    >>> _coerce_to_uint32_array('0x12345')
    array([74565], dtype=uint32)
    >>> _coerce_to_uint32_array([12345, '67890'])
    array([12345, 67890], dtype=uint32)
    >>> _coerce_to_uint32_array(np.array([12345, 67890], dtype=np.uint32))
    array([12345, 67890], dtype=uint32)
    >>> _coerce_to_uint32_array(np.array([12345, 67890], dtype=np.int64))
    array([12345, 67890], dtype=uint32)
    >>> _coerce_to_uint32_array([12345, 0x10deadbeef, 67890, 0xdeadbeef])
    array([     12345, 3735928559,         16,      67890, 3735928559],
          dtype=uint32)
    >>> _coerce_to_uint32_array(1234567890123456789012345678901234567890)
    array([3460238034, 2898026390, 3235640248, 2697535605,          3],
          dtype=uint32)
    _coerce_to_uint32_array
        generate_state(n_words, dtype=np.uint32)
 
        Return the requested number of words for PRNG seeding.
 
        A BitGenerator should call this method in its constructor with
        an appropriate `n_words` parameter to properly seed itself.
 
        Parameters
        ----------
        n_words : int
        dtype : np.uint32 or np.uint64, optional
            The size of each word. This should only be either `uint32` or
            `uint64`. Strings (`'uint32'`, `'uint64'`) are fine. Note that
            requesting `uint64` will draw twice as many bits as `uint32` for
            the same `n_words`. This is a convenience for `BitGenerator`\ s that
            express their states as `uint64` arrays.
 
        Returns
        -------
        state : uint32 or uint64 array, shape=(n_words,)
        generate_state
        spawn(n_children)
 
        Spawn a number of child `SeedSequence` s by extending the
        `spawn_key`.
 
        See :ref:`seedsequence-spawn` for additional notes on spawning
        children.
 
        Parameters
        ----------
        n_children : int
 
        Returns
        -------
        seqs : list of `SeedSequence` s
        spawn00010203040506070809101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263646566676869707172737475767778798081828384858687888990919293949596979899000102030405060710111213141516172021222324252627303132333435363740414243444546475051525354555657606162636465666770717273747576770123456789abcdef0123456789ABCDEF__reduce_cython____setstate_cython__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 runtime__debug__numpy.import_arraynumpy.random.bit_generator._int_to_uint32_arraynumpy.random.bit_generator._coerce_to_uint32_arraynumpy.random.bit_generator.__defaults__numpy.random.bit_generator.ISeedSequence.generate_statenumpy.random.bit_generator.ISpawnableSeedSequence.spawnnumpy.random.bit_generator.SeedlessSeedSequence.generate_statenumpy.random.bit_generator.SeedlessSeedSequence.spawnnumpy.random.bit_generator.SeedlessSeedSequence.__reduce_cython__numpy.random.bit_generator.SeedlessSeedSequence.__setstate_cython__tuple__init__numpy.random.bit_generator.SeedSequence.__init__numpy.random.bit_generator.SeedSequence.__repr__numpy.random.bit_generator.SeedSequence.state.__get__numpy.random.bit_generator.SeedSequence.mix_entropynumpy.random.bit_generator.SeedSequence.get_assembled_entropynumpy.random.bit_generator.SeedSequence.generate_statenumpy.random.bit_generator.SeedSequence.spawnnumpy.random.bit_generator.SeedSequence.pool_size.__get__numpy.random.bit_generator.SeedSequence.n_children_spawned.__get__numpy.random.bit_generator.SeedSequence.__reduce_cython__numpy.random.bit_generator.SeedSequence.__setstate_cython__numpy.random.bit_generator.BitGenerator.__init__BitGeneratornumpy.random.bit_generator.BitGenerator.__getstate__numpy.random.bit_generator.BitGenerator.__setstate__numpy.random.bit_generator.BitGenerator.__reduce__numpy.random.bit_generator.BitGenerator.state.__get__numpy.random.bit_generator.BitGenerator.state.__set__numpy.random.bit_generator.BitGenerator.spawnnumpy.random.bit_generator.BitGenerator.random_rawnumpy.random.bit_generator.BitGenerator._benchmarknumpy.random.bit_generator.BitGenerator.ctypes.__get__numpy.random.bit_generator.BitGenerator.cffi.__get__numpy.random.bit_generator.__pyx_unpickle_SeedlessSeedSequenceobject of type 'NoneType' has no len()'NoneType' object is not subscriptablenumpy.random.bit_generator.__pyx_unpickle_SeedlessSeedSequence__set_statenumpy.random.bit_generator.__pyx_unpickle_SeedSequencenumpy.random.bit_generator.__pyx_unpickle_SeedSequence__set_state__del__builtinstypenumpydtypeflatiterbroadcastndarraygenericnumberintegersignedintegerunsignedintegerinexactfloatingcomplexfloatingflexiblecharacterufuncnumpy.random._commondoublePOISSON_LAM_MAXLEGACY_POISSON_LAM_MAXuint64_tMAXSIZEPyObject *(bitgen_t *, PyObject *, Py_ssize_t, PyObject *)benchmarkPyObject *(bitgen_t *, PyObject *, PyObject *, PyObject *)PyObject *(bitgen_t *)prepare_cffiprepare_ctypesInterpreter change detected - this module can only be loaded into one interpreter per process.name__loader__loader__file__origin__package__parent__path__submodule_search_locationsModule 'bit_generator' has already been imported. Re-initialisation is not supported.cython_runtime__builtins__numpy.random.bit_generator__orig_bases__init numpy.random.bit_generator4294967296name '%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)keywords must be stringsExpected %s, got %.200sMissing type objectCannot convert %.200s to %.200sstrings are too large to concatjoin() result is too long for a Python string%c arg not in range(0x110000)buffer dtypeDoes not understand character buffer dtype format string ('%c')Unexpected format string character: '%c''bool''char''signed char''unsigned char''short''unsigned short''int''unsigned int''long''unsigned long''long long''unsigned long long''complex float''float''complex double''double''complex long double''long double'a structPython objecta pointera stringendunparsable format stringPython does not define a standard format string size for long double ('g')..'Buffer dtype mismatch, expected %s%s%s but got %sBuffer dtype mismatch, expected '%s' but got %s in '%s.%s'Expected a dimension of size %zu, got %zuExpected %d dimensions, got %dBuffer dtype mismatch; next field is at offset %zd but %zd expectedCannot handle repeated arrays in format stringExpected a dimension of size %zu, got %dExpected a comma in format string, got '%c'Expected %d dimension(s), got %dUnexpected end of format string, expected ')'Big-endian buffer not supported on little-endian compilerBuffer acquisition: Expected '{' after 'T'Buffer has wrong number of dimensions (expected %d, got %d)Item size of buffer (%zd byte%s) does not match size of '%s' (%zd byte%s)Out of bounds on buffer access (axis %d)%.200s object is not an iteratorcannot 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 argument__mro_entries__ must return a tuplemetaclass conflict: the metaclass of a derived class must be a (non-strict) subclass of the metaclasses of all its basescan't convert negative value to uint32_tvalue too large to convert to intvalue too large to convert to longdoes not matchcompile time Python version %d.%d of module '%.100s' %s runtime version %d.%d__pyx_capi__%.200s does not export expected C variable %.200sC variable %.200s.%.200s has wrong signature (expected %.500s, got %.500s)%.200s does not export expected C function %.200sC function %.200s.%.200s has wrong signature (expected %.500s, got %.500s)__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@@€Ÿ€  €ÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿ@À•€xÆ€ˆÆ€€H€€Æ€Æ€˜Æ€ Æ€¨Æ€Ô°ïh 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