hyb
2026-01-30 44480e71b27aa9d4cb8441f50c873f1b110e9691
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
479
480
481
482
483
484
485
486
487
488
489
490
491
492
493
494
495
496
497
498
499
500
501
502
503
504
505
506
507
508
509
510
511
512
513
514
515
516
517
518
519
520
521
522
523
524
525
526
527
528
529
530
531
532
533
534
535
536
Ë
Kñúh¢ãó¢—dZddlZddlmZddlmZdgZd„Zd„Z    d„Z
dd    „Z d
„Z d „Z d „Zd „Z    dd„Zd„Zdd„Zdd„Zeed¬«dd„«Zy)zl
The arraypad module contains a group of functions to pad values onto the edges
of an n-dimensional array.
 
éN)Úarray_function_dispatch)ÚndindexÚpadcór—tj|tj«r|j|¬«yy)zÁ
    Rounds arr inplace if destination dtype is integer.
 
    Parameters
    ----------
    arr : ndarray
        Input array.
    dtype : dtype
        The dtype of the destination array.
    )ÚoutN)ÚnpÚ
issubdtypeÚintegerÚround)ÚarrÚdtypes  úKH:\Change_password\venv_build\Lib\site-packages\numpy/lib/_arraypad_impl.pyÚ_round_if_neededrs)€ô
‡}}UœBŸJ™JÔ'Ø     ‰    cˆ    Õð(ócó.—td«f|z|fzdzS)a
    Construct tuple of slices to slice an array in the given dimension.
 
    Parameters
    ----------
    sl : slice
        The slice for the given dimension.
    axis : int
        The axis to which `sl` is applied. All other dimensions are left
        "unsliced".
 
    Returns
    -------
    sl : tuple of slices
        A tuple with slices matching `shape` in length.
 
    Examples
    --------
    >>> np._slice_at_axis(slice(None, 3, -1), 1)
    (slice(None, None, None), slice(None, 3, -1), (...,))
    N).©Úslice)ÚslÚaxiss  rÚ_slice_at_axisr s!€ô, $‹Kˆ>˜DÑ   B 5Ñ (¨6Ñ 1Ð1rcó@—|dz }td«f|z||dz}||S)aÈ
    Get a view of the current region of interest during iterative padding.
 
    When padding multiple dimensions iteratively corner values are
    unnecessarily overwritten multiple times. This function reduces the
    working area for the first dimensions so that corners are excluded.
 
    Parameters
    ----------
    array : ndarray
        The array with the region of interest.
    original_area_slice : tuple of slices
        Denotes the area with original values of the unpadded array.
    axis : int
        The currently padded dimension assuming that `axis` is padded before
        `axis` + 1.
 
    Returns
    -------
    roi : ndarray
        The region of interest of the original `array`.
    éNr)ÚarrayÚoriginal_area_slicerrs    rÚ    _view_roir9s4€ð.    ˆAI€DÜ
‹+ˆ˜$Ñ    Ð!4°T°UÐ!;Ñ    ;€BØ ‰9ÐrcóJ—td„t|j|«D««}|jjrdnd}t j ||j|¬«}||j|«td„t|j|«D««}|||<||fS)a©
    Pad array on all sides with either a single value or undefined values.
 
    Parameters
    ----------
    array : ndarray
        Array to grow.
    pad_width : sequence of tuple[int, int]
        Pad width on both sides for each dimension in `arr`.
    fill_value : scalar, optional
        If provided the padded area is filled with this value, otherwise
        the pad area left undefined.
 
    Returns
    -------
    padded : ndarray
        The padded array with the same dtype as`array`. Its order will default
        to C-style if `array` is not F-contiguous.
    original_area_slice : tuple
        A tuple of slices pointing to the area of the original array.
    c3ó8K—|]\}\}}||z|z–—Œy­w©N©©Ú.0ÚsizeÚleftÚrights    rú    <genexpr>z_pad_simple.<locals>.<genexpr>ls)èø€òá ˆD‘-4˜ð     ˆt‰ eÕñùs‚ÚFÚC)r Úorderc3óFK—|]\}\}}t|||z«–—Œy­wrrr s    rr%z_pad_simple.<locals>.<genexpr>ws+èø€ò á ˆD‘-4˜ô    ˆdD˜4‘K× ñ ùs‚!)    ÚtupleÚzipÚshapeÚflagsÚfncrÚemptyr Úfill)rÚ    pad_widthÚ
fill_valueÚ    new_shaper(Úpaddedrs       rÚ _pad_simpler5UsŸ€ô.ñä#& u§{¡{°IÓ#>ôó€Ið—;‘;—?’?‰C¨€EÜ X‰Xi u§{¡{¸%Ô @€FàÐØ ‰ JÔô ñ ä#& u§{¡{°IÓ#>ô óÐð#(€FÐ Ñà Ð&Ð &Ð&rcó¨—ttd|d«|«}|d||<tt|j||dz
d«|«}|d||<y)aü
    Set empty-padded area in given dimension.
 
    Parameters
    ----------
    padded : ndarray
        Array with the pad area which is modified inplace.
    axis : int
        Dimension with the pad area to set.
    width_pair : (int, int)
        Pair of widths that mark the pad area on both sides in the given
        dimension.
    value_pair : tuple of scalars or ndarrays
        Values inserted into the pad area on each side. It must match or be
        broadcastable to the shape of `arr`.
    Nrr©rrr,)r4rÚ
width_pairÚ
value_pairÚ
left_sliceÚ right_slices      rÚ _set_pad_arear<€s_€ô" ¤ d¨J°q©MÓ :¸DÓA€JØ# A™€Fˆ:Ñä Ü ˆfl‰l˜4Ñ  :¨a¡=Ñ0°$Ó7¸ó?€Kà$ Q™-€Fˆ;Òrcó¶—|d}tt||dz«|«}||}|j||dz
}tt|dz
|«|«}||}||fS)aZ
    Retrieve edge values from empty-padded array in given dimension.
 
    Parameters
    ----------
    padded : ndarray
        Empty-padded array.
    axis : int
        Dimension in which the edges are considered.
    width_pair : (int, int)
        Pair of widths that mark the pad area on both sides in the given
        dimension.
 
    Returns
    -------
    left_edge, right_edge : ndarray
        Edge values of the valid area in `padded` in the given dimension. Its
        shape will always match `padded` except for the dimension given by
        `axis` which will have a length of 1.
    rrr7)    r4rr8Ú
left_indexr:Ú    left_edgeÚ right_indexr;Ú
right_edges             rÚ
_get_edgesrB™sq€ð*˜A‘€Jܤ j°*¸q±.Ó AÀ4ÓH€JؐzÑ"€Ià—,‘,˜tÑ$ z°!¡}Ñ4€KÜ ¤ {°Q¡¸ Ó!DÀdÓK€Kؘ Ñ$€Jà jÐ  Ð rc󐇇—t‰‰|«}ˆˆfd„t|||«D«\}}|ttddd«‰«}||fS)a€
    Construct linear ramps for empty-padded array in given dimension.
 
    Parameters
    ----------
    padded : ndarray
        Empty-padded array.
    axis : int
        Dimension in which the ramps are constructed.
    width_pair : (int, int)
        Pair of widths that mark the pad area on both sides in the given
        dimension.
    end_value_pair : (scalar, scalar)
        End values for the linear ramps which form the edge of the fully padded
        array. These values are included in the linear ramps.
 
    Returns
    -------
    left_ramp, right_ramp : ndarray
        Linear ramps to set on both sides of `padded`.
    c    3óŽ•K—|]<\}}}tj||j‰«|d‰j‰¬«–—Œ>y­w)F)ÚstartÚstopÚnumÚendpointr rN)rÚlinspaceÚsqueezer )r!Ú    end_valueÚedgeÚwidthrr4s    €€rr%z$_get_linear_ramps.<locals>.<genexpr>ÑsNøèø€ò ñ #ˆIt˜Uô      ‰ ØØ—‘˜dÓ#ØØØ—,‘,Ø÷     
ð    
ñ ùsƒAANéÿÿÿÿ)rBr+rr)r4rr8Úend_value_pairÚ    edge_pairÚ    left_rampÚ
right_ramps``     rÚ_get_linear_rampsrS¹s\ù€ô,˜6 4¨Ó4€Iô ô'*Ø ˜I zó'
ô Ñ€IˆzðœN¬5°°t¸RÓ+@À$ÓGÑH€Jà jÐ  Ð rcó—|d}|j||dz
}||z
}|\}}    |||kr|}|    ||    kr|}    |dk(s|    dk(r-|tjtjhvr t    d«‚t t |||z«|«}
||
} || |d¬«} t| |j«||    cxk(r|k(r| | fSt t ||    z
|«|«} || }|||d¬«}t||j«| |fS)al
    Calculate statistic for the empty-padded array in given dimension.
 
    Parameters
    ----------
    padded : ndarray
        Empty-padded array.
    axis : int
        Dimension in which the statistic is calculated.
    width_pair : (int, int)
        Pair of widths that mark the pad area on both sides in the given
        dimension.
    length_pair : 2-element sequence of None or int
        Gives the number of values in valid area from each side that is
        taken into account when calculating the statistic. If None the entire
        valid area in `padded` is considered.
    stat_func : function
        Function to compute statistic. The expected signature is
        ``stat_func(x: ndarray, axis: int, keepdims: bool) -> ndarray``.
 
    Returns
    -------
    left_stat, right_stat : ndarray
        Calculated statistic for both sides of `padded`.
    rrz,stat_length of 0 yields no value for paddingT)rÚkeepdims)    r,rÚamaxÚaminÚ
ValueErrorrrrr )r4rr8Ú length_pairÚ    stat_funcr>r@Ú
max_lengthÚ left_lengthÚ right_lengthr:Ú
left_chunkÚ    left_statr;Ú right_chunkÚ
right_stats                rÚ
_get_statsrbås>€ð6˜A‘€JØ—,‘,˜tÑ$ z°!¡}Ñ4€Kà˜zÑ)€Jð!,Ñ€KØÐ˜j¨;Ò6Ø ˆ ØÐ˜z¨LÒ8Ø!ˆ àqÒ˜L¨AÒ-ØœbŸg™g¤r§w¡wÐ/Ñ/ôÐGÓHÐHô Ü ˆj˜* {Ñ2Ó3°Tó;€Jà˜
Ñ#€JÙ˜*¨4¸$Ô?€IܐY § ¡ Ô-àlÔ0 jÒ0à˜)Ð#Ð#ð1ô
!Ü ˆk˜LÑ(¨+Ó6¸ó>€Kà˜Ñ%€KÙ˜;¨T¸DÔA€JܐZ §¡Ô.à jÐ  Ð rcóÖ—|\}}|j||z
|z
}|r ||z|z}d}    n|dz
|dz
z|dz
zdz}d}    |dz}|dkDr‚t||«}
||    z
} | |
z} tt| | d«|«} || }|dk(r$tt||dz«|«}d||z|z
}||
z
} |} tt| | «|«}|||<||
z}|dkDr˜t||«}
| |    zdz
} | |
z
} tt| | d«|«}||}|dk(r&tt| dz
| «|«}d||z|z
}|j||z
} | |
z} tt| | «|«}|||<||
z}||fS)a5
    Pad `axis` of `arr` with reflection.
 
    Parameters
    ----------
    padded : ndarray
        Input array of arbitrary shape.
    axis : int
        Axis along which to pad `arr`.
    width_pair : (int, int)
        Pair of widths that mark the pad area on both sides in the given
        dimension.
    method : str
        Controls method of reflection; options are 'even' or 'odd'.
    original_period : int
        Original length of data on `axis` of `arr`.
    include_edge : bool
        If true, edge value is included in reflection, otherwise the edge
        value forms the symmetric axis to the reflection.
 
    Returns
    -------
    pad_amt : tuple of ints, length 2
        New index positions of padding to do along the `axis`. If these are
        both 0, padding is done in this dimension.
    rrrNÚoddé©r,Úminrr)r4rr8ÚmethodÚoriginal_periodÚ include_edgeÚleft_padÚ    right_padÚ
old_lengthÚ edge_offsetÚ chunk_lengthrFrEr:r^Ú
edge_sliceÚpad_arear;r`s                   rÚ_set_reflect_bothrr's€ð8%Ñ€HˆiØ—‘˜dÑ# iÑ/°(Ñ:€Jáð  ?Ñ2°_ÑDˆ
à‰ ð
" A‘~¨?¸QÑ+>Ñ?Ø Ñ"ñ$Ø&'ñ(ˆ
àˆ Øa‰ˆ
à!‚|ô˜: xÓ0ˆ à˜+Ñ%ˆØ|Ñ#ˆÜ#¤E¨%°°rÓ$:¸DÓAˆ
ؘJÑ'ˆ
à UŠ?ä'¬¨h¸À1¹ Ó(EÀtÓLˆJؘV JÑ/Ñ/°*Ñ<ˆJð˜<Ñ'ˆØˆÜ!¤%¨¨tÓ"4°dÓ;ˆØ%ˆˆxÑàLÑ ˆà1‚}ô˜: yÓ1ˆ à
˜[Ñ(¨1Ñ,ˆØ|Ñ#ˆÜ$¤U¨5°$¸Ó%;¸TÓBˆ ؘ[Ñ)ˆ à UŠ?ä'ܐyj 1‘n y jÓ1°4ó9ˆJà˜f ZÑ0Ñ0°;Ñ>ˆKð— ‘ ˜TÑ" YÑ.ˆØ|Ñ#ˆÜ!¤%¨¨tÓ"4°dÓ;ˆØ&ˆˆxÑà\Ñ!ˆ    à YÐ Ðrcó*—|\}}|j||z
|z
}||z|z}d}d}|dkDrn||z}    |    t||«z
}
tt|
|    «|«} || } ||kDrtt||z
|«|«} ||z
}nttd|«|«} | || <|dkDrr| |z
}
|
t||«z}    tt|
|    «|«}||}||kDr!tt| | |z«|«} ||z
}ntt| d«|«} ||| <||fS)aH
    Pad `axis` of `arr` with wrapped values.
 
    Parameters
    ----------
    padded : ndarray
        Input array of arbitrary shape.
    axis : int
        Axis along which to pad `arr`.
    width_pair : (int, int)
        Pair of widths that mark the pad area on both sides in the given
        dimension.
    original_period : int
        Original length of data on `axis` of `arr`.
 
    Returns
    -------
    pad_amt : tuple of ints, length 2
        New index positions of padding to do along the `axis`. If these are
        both 0, padding is done in this dimension.
    rNrf)r4rr8rirkrlÚperiodÚ new_left_padÚ new_right_padÚ    slice_endÚ slice_startr;r`rqr:r^s                rÚ_set_wrap_bothryˆsm€ð,%Ñ€HˆiØ \‰\˜$Ñ  )Ñ +¨hÑ 6€FðÑ &¨Ñ 8€Fð €LØ€Mà!‚|ð
˜vÑ%ˆ    Ø¤# f¨hÓ"7Ñ7ˆ Ü$¤U¨;¸    Ó%BÀDÓIˆ ؘ[Ñ)ˆ à fÒ ä%¤e¨H°vÑ,=¸xÓ&HÈ$ÓOˆHØ# fÑ,‰Lô&¤e¨D°(Ó&;¸TÓBˆHØ&ˆˆxÑà1‚}ð
!j 6Ñ)ˆ ؤ# f¨iÓ"8Ñ8ˆ    Ü#¤E¨+°yÓ$AÀ4ÓHˆ
ؘJÑ'ˆ
à vÒ ä%ܐyj 9 *¨vÑ"5Ó6¸ó>ˆHà%¨Ñ.‰Mô&¤e¨Y¨J¸Ó&=¸tÓDˆHØ%ˆˆxÑà ˜Ð &Ð&rcó€—|€d|zStj|«}|r4tj|«jtjd¬«}|j
dkr˜|j dk(r0|j«}|r|dkr td«‚|d|dff|zS|j dk(rJ|jd    k7r;|j«}|r|ddks|ddkr td«‚|d|dff|zS|r|j«dkr td«‚tj||df«j«S)
a8
    Broadcast `x` to an array with the shape (`ndim`, 2).
 
    A helper function for `pad` that prepares and validates arguments like
    `pad_width` for iteration in pairs.
 
    Parameters
    ----------
    x : {None, scalar, array-like}
        The object to broadcast to the shape (`ndim`, 2).
    ndim : int
        Number of pairs the broadcasted `x` will have.
    as_index : bool, optional
        If `x` is not None, try to round each element of `x` to an integer
        (dtype `np.intp`) and ensure every element is positive.
 
    Returns
    -------
    pairs : nested iterables, shape (`ndim`, 2)
        The broadcasted version of `x`.
 
    Raises
    ------
    ValueError
        If `as_index` is True and `x` contains negative elements.
        Or if `x` is not broadcastable to the shape (`ndim`, 2).
    ))NNF)Úcopyérrz#index can't contain negative valuesre)rer) rrr ÚastypeÚintpÚndimr"ÚravelrXr,rgÚ broadcast_toÚtolist)ÚxrÚas_indexs   rÚ    _as_pairsr…Õs2€ð8    €yð Ñ%Ð%ä
‰‹ €AÙÜ H‰HQ‹K× Ñ œrŸw™w¨UÐ Ó 3ˆà‡vv‚zð
6‰6QŠ;à—‘“    ˆAÙ˜A šEÜ Ð!FÓGÐGؐq‘T˜1˜Q™4L? TÑ)Ð )à 6‰6QŠ;˜1Ÿ7™7 fÒ,ð
—‘“    ˆAÙ˜Q˜q™T AšX¨¨1©°ªÜ Ð!FÓGÐGؐq‘T˜1˜Q™4L? TÑ)Ð )áA—E‘E“G˜a’KÜÐ>Ó?Ð?ô ?‰?˜1˜t Q˜iÓ (× /Ñ /Ó 1Ð1rc ó—|fSrr)rr1ÚmodeÚkwargss    rÚ_pad_dispatcherr‰s    €Ø ˆ8€OrÚnumpy)Úmodulec óh    —tj|«}tj|«}|jjdk(s t    d«‚t ||j d¬«}t|«r|}t||d¬«\}}t|j «D]R}tj||d«}t|jdd«}    d    „|    D«}    |    D]}
|||
||||«ŒŒT|Sgggd
gd gd gd gd gd gd gd gdœ }     t|«t| |«z
} | rtd|›d| ›«‚tj tj"tj$tj&dœ} t||«\}}t|j «}|dk(r[|j)d
d«}t ||j «}t+|||«D]!\}}}t-|||«}t/||||«Œ#|S|dk(r    |S|j0dk(rCt+||«D]2\}}|j|dk(sŒt3|«sŒ%td|›d«‚|S|dk(r>t+||«D]-\}}t-|||«}t5|||«}t/||||«Œ/|S|dk(ri|j)d d«}t ||j «}t+|||«D]/\}}}t-|||«}t7||||«}t/||||«Œ1|S|| vrp| |}|j)d «}t ||j d¬«}t+|||«D]0\}}}t-|||«}t9|||||«}t/||||«Œ2|S|dvr²|j)d d«}|dk(}t+||«D]Š\}\}}|j|dk(r*|dkDs|dkDr t5||||f«}t/||||f|«ŒEt-|||«}|dkDs|dkDsŒ]t;||||f||j||«\}}|dkDrŒ(|dkDrŒ.ŒŒ|S|dk(rct+||«D]T\}\}}t-|||«}|j||z
|z
}|dkDs|dkDsŒ6t=||||f|«\}}|dkDrŒ|dkDrŒŒV|S#t$rtd|›d«d‚wxYw)aŒ
    Pad an array.
 
    Parameters
    ----------
    array : array_like of rank N
        The array to pad.
    pad_width : {sequence, array_like, int}
        Number of values padded to the edges of each axis.
        ``((before_1, after_1), ... (before_N, after_N))`` unique pad widths
        for each axis.
        ``(before, after)`` or ``((before, after),)`` yields same before
        and after pad for each axis.
        ``(pad,)`` or ``int`` is a shortcut for before = after = pad width
        for all axes.
    mode : str or function, optional
        One of the following string values or a user supplied function.
 
        'constant' (default)
            Pads with a constant value.
        'edge'
            Pads with the edge values of array.
        'linear_ramp'
            Pads with the linear ramp between end_value and the
            array edge value.
        'maximum'
            Pads with the maximum value of all or part of the
            vector along each axis.
        'mean'
            Pads with the mean value of all or part of the
            vector along each axis.
        'median'
            Pads with the median value of all or part of the
            vector along each axis.
        'minimum'
            Pads with the minimum value of all or part of the
            vector along each axis.
        'reflect'
            Pads with the reflection of the vector mirrored on
            the first and last values of the vector along each
            axis.
        'symmetric'
            Pads with the reflection of the vector mirrored
            along the edge of the array.
        'wrap'
            Pads with the wrap of the vector along the axis.
            The first values are used to pad the end and the
            end values are used to pad the beginning.
        'empty'
            Pads with undefined values.
 
        <function>
            Padding function, see Notes.
    stat_length : sequence or int, optional
        Used in 'maximum', 'mean', 'median', and 'minimum'.  Number of
        values at edge of each axis used to calculate the statistic value.
 
        ``((before_1, after_1), ... (before_N, after_N))`` unique statistic
        lengths for each axis.
 
        ``(before, after)`` or ``((before, after),)`` yields same before
        and after statistic lengths for each axis.
 
        ``(stat_length,)`` or ``int`` is a shortcut for
        ``before = after = statistic`` length for all axes.
 
        Default is ``None``, to use the entire axis.
    constant_values : sequence or scalar, optional
        Used in 'constant'.  The values to set the padded values for each
        axis.
 
        ``((before_1, after_1), ... (before_N, after_N))`` unique pad constants
        for each axis.
 
        ``(before, after)`` or ``((before, after),)`` yields same before
        and after constants for each axis.
 
        ``(constant,)`` or ``constant`` is a shortcut for
        ``before = after = constant`` for all axes.
 
        Default is 0.
    end_values : sequence or scalar, optional
        Used in 'linear_ramp'.  The values used for the ending value of the
        linear_ramp and that will form the edge of the padded array.
 
        ``((before_1, after_1), ... (before_N, after_N))`` unique end values
        for each axis.
 
        ``(before, after)`` or ``((before, after),)`` yields same before
        and after end values for each axis.
 
        ``(constant,)`` or ``constant`` is a shortcut for
        ``before = after = constant`` for all axes.
 
        Default is 0.
    reflect_type : {'even', 'odd'}, optional
        Used in 'reflect', and 'symmetric'.  The 'even' style is the
        default with an unaltered reflection around the edge value.  For
        the 'odd' style, the extended part of the array is created by
        subtracting the reflected values from two times the edge value.
 
    Returns
    -------
    pad : ndarray
        Padded array of rank equal to `array` with shape increased
        according to `pad_width`.
 
    Notes
    -----
    For an array with rank greater than 1, some of the padding of later
    axes is calculated from padding of previous axes.  This is easiest to
    think about with a rank 2 array where the corners of the padded array
    are calculated by using padded values from the first axis.
 
    The padding function, if used, should modify a rank 1 array in-place. It
    has the following signature::
 
        padding_func(vector, iaxis_pad_width, iaxis, kwargs)
 
    where
 
    vector : ndarray
        A rank 1 array already padded with zeros.  Padded values are
        vector[:iaxis_pad_width[0]] and vector[-iaxis_pad_width[1]:].
    iaxis_pad_width : tuple
        A 2-tuple of ints, iaxis_pad_width[0] represents the number of
        values padded at the beginning of vector where
        iaxis_pad_width[1] represents the number of values padded at
        the end of vector.
    iaxis : int
        The axis currently being calculated.
    kwargs : dict
        Any keyword arguments the function requires.
 
    Examples
    --------
    >>> import numpy as np
    >>> a = [1, 2, 3, 4, 5]
    >>> np.pad(a, (2, 3), 'constant', constant_values=(4, 6))
    array([4, 4, 1, ..., 6, 6, 6])
 
    >>> np.pad(a, (2, 3), 'edge')
    array([1, 1, 1, ..., 5, 5, 5])
 
    >>> np.pad(a, (2, 3), 'linear_ramp', end_values=(5, -4))
    array([ 5,  3,  1,  2,  3,  4,  5,  2, -1, -4])
 
    >>> np.pad(a, (2,), 'maximum')
    array([5, 5, 1, 2, 3, 4, 5, 5, 5])
 
    >>> np.pad(a, (2,), 'mean')
    array([3, 3, 1, 2, 3, 4, 5, 3, 3])
 
    >>> np.pad(a, (2,), 'median')
    array([3, 3, 1, 2, 3, 4, 5, 3, 3])
 
    >>> a = [[1, 2], [3, 4]]
    >>> np.pad(a, ((3, 2), (2, 3)), 'minimum')
    array([[1, 1, 1, 2, 1, 1, 1],
           [1, 1, 1, 2, 1, 1, 1],
           [1, 1, 1, 2, 1, 1, 1],
           [1, 1, 1, 2, 1, 1, 1],
           [3, 3, 3, 4, 3, 3, 3],
           [1, 1, 1, 2, 1, 1, 1],
           [1, 1, 1, 2, 1, 1, 1]])
 
    >>> a = [1, 2, 3, 4, 5]
    >>> np.pad(a, (2, 3), 'reflect')
    array([3, 2, 1, 2, 3, 4, 5, 4, 3, 2])
 
    >>> np.pad(a, (2, 3), 'reflect', reflect_type='odd')
    array([-1,  0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8])
 
    >>> np.pad(a, (2, 3), 'symmetric')
    array([2, 1, 1, 2, 3, 4, 5, 5, 4, 3])
 
    >>> np.pad(a, (2, 3), 'symmetric', reflect_type='odd')
    array([0, 1, 1, 2, 3, 4, 5, 5, 6, 7])
 
    >>> np.pad(a, (2, 3), 'wrap')
    array([4, 5, 1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3])
 
    >>> def pad_with(vector, pad_width, iaxis, kwargs):
    ...     pad_value = kwargs.get('padder', 10)
    ...     vector[:pad_width[0]] = pad_value
    ...     vector[-pad_width[1]:] = pad_value
    >>> a = np.arange(6)
    >>> a = a.reshape((2, 3))
    >>> np.pad(a, 2, pad_with)
    array([[10, 10, 10, 10, 10, 10, 10],
           [10, 10, 10, 10, 10, 10, 10],
           [10, 10,  0,  1,  2, 10, 10],
           [10, 10,  3,  4,  5, 10, 10],
           [10, 10, 10, 10, 10, 10, 10],
           [10, 10, 10, 10, 10, 10, 10]])
    >>> np.pad(a, 2, pad_with, padder=100)
    array([[100, 100, 100, 100, 100, 100, 100],
           [100, 100, 100, 100, 100, 100, 100],
           [100, 100,   0,   1,   2, 100, 100],
           [100, 100,   3,   4,   5, 100, 100],
           [100, 100, 100, 100, 100, 100, 100],
           [100, 100, 100, 100, 100, 100, 100]])
    Úiz%`pad_width` must be of integral type.T)r„r)r2rNNc3ó0K—|]}|tfz–—Œy­wr)ÚEllipsis)r!Úinds  rr%zpad.<locals>.<genexpr>sèø€Ò6¨#Cœ8˜+Õ%Ñ6ùs‚Úconstant_valuesÚ
end_valuesÚ stat_lengthÚ reflect_type) r/rLÚwrapÚconstantÚ linear_rampÚmaximumÚmeanÚmedianÚminimumÚreflectÚ    symmetriczmode 'z' is not supportedz(unsupported keyword arguments for mode 'z': )r˜r›r™ršr–r/zcan't extend empty axis z- using modes other than 'constant' or 'empty'rLr—>rœrÚevenrrr•)rÚasarrayr ÚkindÚ    TypeErrorr…rÚcallabler5ÚrangeÚmoveaxisrr,ÚsetÚKeyErrorrXrVrWr™ršÚgetr+rr<r"ÚanyrBrSrbrrry) rr1r‡rˆÚfunctionr4Ú_rÚviewÚindsrÚallowed_kwargsÚunsupported_kwargsÚstat_functionsrÚaxesÚvaluesr8r9ÚroirPr’Ú    ramp_pairÚfuncÚlengthrYÚ    stat_pairrhrjr>r@ris                                 rrr s¶€ôZ J‰JuÓ €EÜ—
‘
˜9Ó%€Ià ?‰?× Ñ  3Ò &ÜÐ?Ó@Ð@ô˜) U§Z¡Z¸$Ô?€I䐄~àˆä  y¸QÔ?‰    ˆô˜&Ÿ+™+Ó&ò     CˆDô
—;‘;˜v t¨RÓ0ˆDô˜4Ÿ:™: c r˜?Ó+ˆDÙ6°Ô6ˆDØò CÙ˜˜c™ I¨d¡O°T¸6ÕBñ Cð     Cðˆ ð˜R¨Ø&Ð'Ø$~Ø!?ؐؠ/Ø!?Ø"Ð#Ø$Ð%ñ
€NðFÜ  ›[¬3¨~¸dÑ/CÓ+DÑDÐñÜðØ!˜F #Ð&8Ð%9ð;ó<ð    <ô"$§¡´R·W±WÜ Ÿg™g´·±ñ<€Nô
#.¨e°YÓ"?Ñ€FÐ ô —‘Ó €Dà ˆzÒØ—‘Ð-¨qÓ1ˆÜ˜6 6§;¡;Ó/ˆÜ,/°°iÀÓ,Hò    =Ñ (ˆD*˜jܘFÐ$7¸Ó>ˆCÜ ˜#˜t Z°Õ <ð    =ðX €MðQ
ŠØ ðN €MðK
‰qŠô!$ D¨)Ó 4ò    Ñ ˆD*؏{‰{˜4Ñ  AÓ%¬#¨j­/Ü Ø.¨t¨fð5,ð,óðð    ðB €Mðq
ŠÜ # D¨)Ó 4ò    <Ñ ˆD*ܘFÐ$7¸Ó>ˆCÜ" 3¨¨jÓ9ˆIÜ ˜#˜t Z°Õ ;ð    <ðn €Mðe
Ò    Ø—Z‘Z  ¨aÓ0ˆ
ܘz¨6¯;©;Ó7ˆ
Ü,/°°iÀÓ,Lò    <Ñ (ˆD*˜jܘFÐ$7¸Ó>ˆCÜ)¨#¨t°ZÀÓLˆIÜ ˜#˜t Z°Õ ;ð    <ð^ €MðU
Ñ    Ø˜dÑ#ˆØ—‘˜MÓ*ˆÜ˜6 6§;¡;¸Ô>ˆÜ-0°°yÀ&Ó-Iò    <Ñ )ˆD*˜kܘFÐ$7¸Ó>ˆCÜ" 3¨¨j¸+ÀtÓLˆIÜ ˜#˜t Z°Õ ;ð    <ðL €MðC
Ð)Ñ    )Ø—‘˜N¨FÓ3ˆØ˜{Ñ*ˆ Ü/2°4¸Ó/Cò    Ñ +ˆDÑ+:˜{؏{‰{˜4Ñ  AÒ%¨:¸ª>¸[È1º_ô' v¨t°jÀ+Ð5NÓO    ÜؘD :¨{Ð";¸YôHàä˜FÐ$7¸Ó>ˆCؘq’. K°!£Oô+<ؘ 
¨KÐ8ؘEŸK™K¨Ñ-¨|ó+Ñ'
˜Kð    ˜q“. K°!¤Oð    ð< €Mð
ŠÜ/2°4¸Ó/Cò    KÑ +ˆDÑ+:˜{ܘFÐ$7¸Ó>ˆCØ$Ÿl™l¨4Ñ0°;Ñ>ÀÑKˆOؘq’. K°!£Oô+9ؘ 
¨KÐ8¸/ó+KÑ'
˜Kð    ˜q“. K°!¤Oð    Kð €Møô òFܘ6 $ Ð'9Ð:Ó;ÀÐEðFús ÄRÒR1r)F)r–)Ú__doc__rŠrÚnumpy._core.overridesrÚnumpy.lib._index_tricks_implrÚ__all__rrrr5r<rBrSrbrrryr…r‰rrrrú<module>r»s„ðñó
Ý9Ý0à ˆ'€ò ò2ò2ó8('òV(ò2!ò@)!òX?!ðF5:ó^òBJ'óZ@2óFñ˜°Ô9òYó:ñYr