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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)  value too large to convert to int       Interpreter change detected - this module can only be loaded into one interpreter per process.  unbound method %.200S() needs an argument       __annotations__ must be set to a dict object    __kwdefaults__ must be set to a dict object     changes to cyfunction.__kwdefaults__ will not currently affect the values used in function calls        __defaults__ must be set to a tuple object      changes to cyfunction.__defaults__ will not currently affect the values used in function calls  __qualname__ must be set to a string object     __name__ must be set to a string object Failed to import '%.20s.decompress' - cannot initialise module strings. String compression was configured with the C macro 'CYTHON_COMPRESS_STRINGS=%d'.        %.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 does not export expected C %.8s %.200s   C %.8s %.200s.%.200s has wrong signature (expected %.500s, got %.500s)  '%.200s' object is unsliceable  Acquisition count is %d (line %d)       invalid vtable found for imported type  multiple bases have vtable conflict: '%.200s' and '%.200s'      Cannot convert %.200s to %.200s cannot fit '%.200s' into an index-sized integer sklearn/neighbors/_binary_tree.pxi      sklearn.neighbors._kd_tree.compute_log_kernel   sklearn.neighbors._kd_tree.NodeHeap.push        sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree64.get_tree_stats  sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree64.get_arrays      sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree64.dist    sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree64.rdist   sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree64._recursive_build        sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree64.data.__get__    sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree64.sample_weight.__get__   sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree64.sum_weight.__set__      sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree64.idx_array.__get__       sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree64.node_data.__get__       sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree64.node_bounds.__get__     sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree32.get_tree_stats  sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree32.get_arrays      sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree32.dist    sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree32.rdist   sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree32._recursive_build        sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree32.data.__get__    sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree32.sample_weight.__get__   sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree32.sum_weight.__set__      sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree32.idx_array.__get__       sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree32.node_data.__get__       sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree32.node_bounds.__get__     sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree32.sum_weight.__get__      sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree32.get_n_calls     sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree64.sum_weight.__get__      sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree64.get_n_calls     sklearn.neighbors._kd_tree.newObj       sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree32._two_point_single       sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree64._two_point_single       sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree32._query_single_breadthfirst      sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree64._query_single_breadthfirst      sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree32._query_single_depthfirst        sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree64._query_single_depthfirst        sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree64._query_radius_single    sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree32._query_radius_single    sklearn/neighbors/_kd_tree.pyx  sklearn.neighbors._kd_tree.min_dist_dual64      sklearn.neighbors._kd_tree.max_dist_dual64      sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree64._two_point_dual sklearn.neighbors._kd_tree.min_dist_dual32      sklearn.neighbors._kd_tree.max_dist_dual32      sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree32._two_point_dual sklearn.neighbors._kd_tree.NodeHeap.__setstate_cython__ sklearn.neighbors._kd_tree.NodeHeap.__reduce_cython__   sklearn.neighbors._kd_tree.NeighborsHeap32.__setstate_cython__  sklearn.neighbors._kd_tree.NeighborsHeap32.__reduce_cython__    sklearn.neighbors._kd_tree.NeighborsHeap64.__setstate_cython__  sklearn.neighbors._kd_tree.NeighborsHeap64.__reduce_cython__    sklearn.neighbors._kd_tree.NeighborsHeap32.get_arrays   sklearn.neighbors._kd_tree.NeighborsHeap64.get_arrays   sklearn.neighbors._kd_tree.simultaneous_sort    sklearn.neighbors._kd_tree.NeighborsHeap32.push sklearn.neighbors._kd_tree.NeighborsHeap64.push sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree32.node_data.__set__       sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree32.idx_array.__set__       sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree64.node_data.__set__       sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree64.idx_array.__set__       sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree32.node_bounds.__set__     sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree64.node_bounds.__set__     _ARRAY_API is not PyCapsule object      module compiled against ABI version 0x%x but this version of numpy is 0x%x      module 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 endian        FATAL: module compiled as little endian, but detected different endianness at runtime   ../../tmp/build-env-b_5jmyc_/lib/python3.11/site-packages/numpy/__init__.cython-30.pxd  '%.200s' object is not subscriptable    dictionary changed size during iteration        'NoneType' object is not iterable       need more than %zd value%.1s to unpack  too many values to unpack (expected %zd)        sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree32._query_dual_depthfirst  sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree64._query_dual_depthfirst  sklearn.neighbors._kd_tree.logSn        sklearn.neighbors._kd_tree._log_kernel_norm     local variable '%s' referenced before assignment        sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree32.kernel_density  sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree64.kernel_density  sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree64.query   sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree32._query_dual_breadthfirst        sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree64._query_dual_breadthfirst        sklearn.neighbors._kd_tree.NodeHeap.__init__    sklearn.neighbors._kd_tree.NodeHeap.resize      sklearn.neighbors._kd_tree.NeighborsHeap32.__cinit__    sklearn.neighbors._kd_tree.NeighborsHeap32.__init__     sklearn.neighbors._kd_tree.NeighborsHeap64.__cinit__    sklearn.neighbors._kd_tree.NeighborsHeap64.__init__     sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree32.__reduce__      sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree64.__reduce__      sklearn.neighbors._kd_tree.NodeHeap.pop sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree32._kde_single_depthfirst  sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree64._kde_single_depthfirst  sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree32.__getstate__    sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree64.__getstate__    sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree32._update_sample_weight   sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree64._update_sample_weight   sklearn.neighbors._kd_tree.nodeheap_sort        argument after ** must be a mapping, not NoneType       sklearn.neighbors._kd_tree.allocate_data32      sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree32.__init__        sklearn.neighbors._kd_tree.allocate_data64      sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree64.__init__        sklearn.neighbors._kd_tree.kernel_norm  sklearn.neighbors._kd_tree.NodeHeap.__cinit__   sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree64.query_radius    sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree32.query_radius    sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree32.__setstate__    sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree64.__setstate__    sklearn.neighbors._kd_tree.min_dist32   sklearn.neighbors._kd_tree.max_dist32   sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree32._kde_single_breadthfirst        sklearn.neighbors._kd_tree.min_dist64   sklearn.neighbors._kd_tree.max_dist64   sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree64._kde_single_breadthfirst        sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree32.__cinit__       sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree64.__cinit__       sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree64.two_point_correlation   sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree32.two_point_correlation   sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree32.query   Unable to initialize pickling for %.200s        Module '_kd_tree' has already been imported. Re-initialisation is not supported.        compile time Python version %d.%d of module '%.100s' %s runtime version %d.%d   sklearn.neighbors._partition_nodes      __mro_entries__ must return a tuple     metaclass conflict: the metaclass of a derived class must be a (non-strict) subclass of the metaclasses of all its bases        init sklearn.neighbors._kd_tree _cython_3_2_2.cython_function_or_method _cython_3_2_2._common_types_metatype    sklearn.neighbors._kd_tree.KDTree32     sklearn.neighbors._kd_tree.KDTree64     sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree32 sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree64 sklearn.neighbors._kd_tree.NodeHeap     NodeHeap

    This is a min-heap implementation for keeping track of nodes
    during a breadth-first search.  Unlike the NeighborsHeap above,
    the NodeHeap does not have a fixed size and must be able to grow
    as elements are added.

    Internally, the data is stored in a simple binary heap which meets
    the min heap condition:

        heap[i].val < min(heap[2 * i + 1].val, heap[2 * i + 2].val)
        sklearn.neighbors._kd_tree.NeighborsHeap32      A max-heap structure to keep track of distances/indices of neighbors

    This implements an efficient pre-allocated set of fixed-size heaps
    for chasing neighbors, holding both an index and a distance.
    When any row of the heap is full, adding an additional point will push
    the furthest point off the heap.

    Parameters
    ----------
    n_pts : int
        the number of heaps to use
    n_nbrs : int
        the size of each heap.
        sklearn.neighbors._kd_tree.NeighborsHeap64              xZ_ֶJZHȫM{yI8I%MHNUlI8zz!3C	[{K %9+?^{=L{X5%ۑ6,fd44ݑLYzU*4]r
LZX~a,顫Lk2k[*L(d˾AseF?C/I,<[6d%Le[)EfHgZ̞MIR2`1SGlHKCVZU+1Ӏ)٦c	IK/i"-6\õ\5,6|G+Ɔ#e3L	)HXDNW4]k}Ȕl%iؚm[t	;8NA$ǐwYu,\ݤohgډ@"+<9.6"m*HYבrWچ5<:Ų`<6©'JT-WpPll;sA&$iJppбBh=B>Qk"w0H؊-ͅ ;x}="X_8=새G4lx0&hv_'ݾ>%MKmLn+@+6/_@ZZKI{YEϱxf^2?hVMcԮ!~j/e=!-DbbFFH}DU,U@zy2Ĕ`a K  n5\4輩+eJrEŶdL0LѥlK8xe:g.ׅ Lj\ P$YsYN M)&B1ױNBڠ:bNS*]#h!&3 `؛'h@"B=c)PGn
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QWTʆO&^n~LC7[,9XE=b0pFܱ;9:8f@Όy;z\յ#kM+#-0]}LPy׮+J&`¿m&`Nf;yd1ǵtuz˲S;2ߩRɵykn@Hɶ\O%StH%$H׮:Z/]7,ɨkdpxY\#Y2%YT(K*Vς6AG9$(YuxW8	쉓BxOV7j\=ӋEbE&Pl4 鬅*tĶ/EaCz*ΆlrbzTYnDF|BXp۲p.'dy9A厉!ҨhyDt(̍cw2ygIO)hqٺ'ҷ(2CL'MȇCmBP2a0ܥG0˄:̄0a8eBLbB4UyRevmoҩ<GKkTxɵVve;Nkf{EǙԉU0F9 t\),wDQpI۝3k:_Oax!`vbHWbfʻ[ruǏ={N=f̿|	OMYFtPV]s@tf+v$(f6Y?)yͲ
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"
B2B*Tė{naTڧx         A             __pyx_fatalerror                In-place reverse sort of vals using NodeHeap                    In-place simultaneous sort the given row of the arrays

    This python wrapper exists primarily to enable unit testing
    of the _simultaneous_sort C routine.
                               
        two_point_correlation(X, r, dualtree=False)

        Compute the two-point correlation function

        Parameters
        ----------
        X : array-like of shape (n_samples, n_features)
            An array of points to query.  Last dimension should match dimension
            of training data.
        r : array-like
            A one-dimensional array of distances
        dualtree : bool, default=False
            If True, use a dualtree algorithm.  Otherwise, use a single-tree
            algorithm.  Dual tree algorithms can have better scaling for
            large N.

        Returns
        -------
        counts : ndarray
            counts[i] contains the number of pairs of points with distance
            less than or equal to r[i]
                                    
        kernel_density(X, h, kernel='gaussian', atol=0, rtol=1E-8,
                       breadth_first=True, return_log=False)

        Compute the kernel density estimate at points X with the given kernel,
        using the distance metric specified at tree creation.

        Parameters
        ----------
        X : array-like of shape (n_samples, n_features)
            An array of points to query.  Last dimension should match dimension
            of training data.
        h : float
            the bandwidth of the kernel
        kernel : str, default="gaussian"
            specify the kernel to use.  Options are
            - 'gaussian'
            - 'tophat'
            - 'epanechnikov'
            - 'exponential'
            - 'linear'
            - 'cosine'
            Default is kernel = 'gaussian'
        atol : float, default=0
            Specify the desired absolute tolerance of the result.
            If the true result is `K_true`, then the returned result `K_ret`
            satisfies ``abs(K_true - K_ret) < atol + rtol * K_ret``
            The default is zero (i.e. machine precision).
        rtol : float, default=1e-8
            Specify the desired relative tolerance of the result.
            If the true result is `K_true`, then the returned result `K_ret`
            satisfies ``abs(K_true - K_ret) < atol + rtol * K_ret``
            The default is `1e-8` (i.e. machine precision).
        breadth_first : bool, default=False
            If True, use a breadth-first search.  If False (default) use a
            depth-first search.  Breadth-first is generally faster for
            compact kernels and/or high tolerances.
        return_log : bool, default=False
            Return the logarithm of the result.  This can be more accurate
            than returning the result itself for narrow kernels.

        Returns
        -------
        density : ndarray of shape X.shape[:-1]
            The array of (log)-density evaluations
                                 
        query_radius(X, r, return_distance=False,
        count_only=False, sort_results=False)

        query the tree for neighbors within a radius r

        Parameters
        ----------
        X : array-like of shape (n_samples, n_features)
            An array of points to query
        r : distance within which neighbors are returned
            r can be a single value, or an array of values of shape
            x.shape[:-1] if different radii are desired for each point.
        return_distance : bool, default=False
            if True,  return distances to neighbors of each point
            if False, return only neighbors
            Note that unlike the query() method, setting return_distance=True
            here adds to the computation time.  Not all distances need to be
            calculated explicitly for return_distance=False.  Results are
            not sorted by default: see ``sort_results`` keyword.
        count_only : bool, default=False
            if True,  return only the count of points within distance r
            if False, return the indices of all points within distance r
            If return_distance==True, setting count_only=True will
            result in an error.
        sort_results : bool, default=False
            if True, the distances and indices will be sorted before being
            returned.  If False, the results will not be sorted.  If
            return_distance == False, setting sort_results = True will
            result in an error.

        Returns
        -------
        count       : if count_only == True
        ind         : if count_only == False and return_distance == False
        (ind, dist) : if count_only == False and return_distance == True

        count : ndarray of shape X.shape[:-1], dtype=int
            Each entry gives the number of neighbors within a distance r of the
            corresponding point.

        ind : ndarray of shape X.shape[:-1], dtype=object
            Each element is a numpy integer array listing the indices of
            neighbors of the corresponding point.  Note that unlike
            the results of a k-neighbors query, the returned neighbors
            are not sorted by distance by default.

        dist : ndarray of shape X.shape[:-1], dtype=object
            Each element is a numpy double array listing the distances
            corresponding to indices in i.
                               
        query(X, k=1, return_distance=True,
              dualtree=False, breadth_first=False)

        query the tree for the k nearest neighbors

        Parameters
        ----------
        X : array-like of shape (n_samples, n_features)
            An array of points to query
        k : int, default=1
            The number of nearest neighbors to return
        return_distance : bool, default=True
            if True, return a tuple (d, i) of distances and indices
            if False, return array i
        dualtree : bool, default=False
            if True, use the dual tree formalism for the query: a tree is
            built for the query points, and the pair of trees is used to
            efficiently search this space.  This can lead to better
            performance as the number of points grows large.
        breadth_first : bool, default=False
            if True, then query the nodes in a breadth-first manner.
            Otherwise, query the nodes in a depth-first manner.
        sort_results : bool, default=True
            if True, then distances and indices of each point are sorted
            on return, so that the first column contains the closest points.
            Otherwise, neighbors are returned in an arbitrary order.

        Returns
        -------
        i    : if return_distance == False
        (d,i) : if return_distance == True

        d : ndarray of shape X.shape[:-1] + (k,), dtype=double
            Each entry gives the list of distances to the neighbors of the
            corresponding point.

        i : ndarray of shape X.shape[:-1] + (k,), dtype=int
            Each entry gives the list of indices of neighbors of the
            corresponding point.
                                       
        get_arrays()

        Get data and node arrays.

        Returns
        -------
        arrays: tuple of array
            Arrays for storing tree data, index, node data and node bounds.
                           
        get_n_calls()

        Get number of calls.

        Returns
        -------
        n_calls: int
            number of distance computation calls
                                    
        reset_n_calls()

        Reset number of calls to 0.
                                  
        get_tree_stats()

        Get tree status.

        Returns
        -------
        tree_stats: tuple of int
            (number of trims, number of leaves, number of splits)
                                        
        set state for pickling
                                
        get state for pickling
                                
        reduce method used for pickling
                       
        two_point_correlation(X, r, dualtree=False)

        Compute the two-point correlation function

        Parameters
        ----------
        X : array-like of shape (n_samples, n_features)
            An array of points to query.  Last dimension should match dimension
            of training data.
        r : array-like
            A one-dimensional array of distances
        dualtree : bool, default=False
            If True, use a dualtree algorithm.  Otherwise, use a single-tree
            algorithm.  Dual tree algorithms can have better scaling for
            large N.

        Returns
        -------
        counts : ndarray
            counts[i] contains the number of pairs of points with distance
            less than or equal to r[i]
                                    
        kernel_density(X, h, kernel='gaussian', atol=0, rtol=1E-8,
                       breadth_first=True, return_log=False)

        Compute the kernel density estimate at points X with the given kernel,
        using the distance metric specified at tree creation.

        Parameters
        ----------
        X : array-like of shape (n_samples, n_features)
            An array of points to query.  Last dimension should match dimension
            of training data.
        h : float
            the bandwidth of the kernel
        kernel : str, default="gaussian"
            specify the kernel to use.  Options are
            - 'gaussian'
            - 'tophat'
            - 'epanechnikov'
            - 'exponential'
            - 'linear'
            - 'cosine'
            Default is kernel = 'gaussian'
        atol : float, default=0
            Specify the desired absolute tolerance of the result.
            If the true result is `K_true`, then the returned result `K_ret`
            satisfies ``abs(K_true - K_ret) < atol + rtol * K_ret``
            The default is zero (i.e. machine precision).
        rtol : float, default=1e-8
            Specify the desired relative tolerance of the result.
            If the true result is `K_true`, then the returned result `K_ret`
            satisfies ``abs(K_true - K_ret) < atol + rtol * K_ret``
            The default is `1e-8` (i.e. machine precision).
        breadth_first : bool, default=False
            If True, use a breadth-first search.  If False (default) use a
            depth-first search.  Breadth-first is generally faster for
            compact kernels and/or high tolerances.
        return_log : bool, default=False
            Return the logarithm of the result.  This can be more accurate
            than returning the result itself for narrow kernels.

        Returns
        -------
        density : ndarray of shape X.shape[:-1]
            The array of (log)-density evaluations
                                 
        query_radius(X, r, return_distance=False,
        count_only=False, sort_results=False)

        query the tree for neighbors within a radius r

        Parameters
        ----------
        X : array-like of shape (n_samples, n_features)
            An array of points to query
        r : distance within which neighbors are returned
            r can be a single value, or an array of values of shape
            x.shape[:-1] if different radii are desired for each point.
        return_distance : bool, default=False
            if True,  return distances to neighbors of each point
            if False, return only neighbors
            Note that unlike the query() method, setting return_distance=True
            here adds to the computation time.  Not all distances need to be
            calculated explicitly for return_distance=False.  Results are
            not sorted by default: see ``sort_results`` keyword.
        count_only : bool, default=False
            if True,  return only the count of points within distance r
            if False, return the indices of all points within distance r
            If return_distance==True, setting count_only=True will
            result in an error.
        sort_results : bool, default=False
            if True, the distances and indices will be sorted before being
            returned.  If False, the results will not be sorted.  If
            return_distance == False, setting sort_results = True will
            result in an error.

        Returns
        -------
        count       : if count_only == True
        ind         : if count_only == False and return_distance == False
        (ind, dist) : if count_only == False and return_distance == True

        count : ndarray of shape X.shape[:-1], dtype=int
            Each entry gives the number of neighbors within a distance r of the
            corresponding point.

        ind : ndarray of shape X.shape[:-1], dtype=object
            Each element is a numpy integer array listing the indices of
            neighbors of the corresponding point.  Note that unlike
            the results of a k-neighbors query, the returned neighbors
            are not sorted by distance by default.

        dist : ndarray of shape X.shape[:-1], dtype=object
            Each element is a numpy double array listing the distances
            corresponding to indices in i.
                               
        query(X, k=1, return_distance=True,
              dualtree=False, breadth_first=False)

        query the tree for the k nearest neighbors

        Parameters
        ----------
        X : array-like of shape (n_samples, n_features)
            An array of points to query
        k : int, default=1
            The number of nearest neighbors to return
        return_distance : bool, default=True
            if True, return a tuple (d, i) of distances and indices
            if False, return array i
        dualtree : bool, default=False
            if True, use the dual tree formalism for the query: a tree is
            built for the query points, and the pair of trees is used to
            efficiently search this space.  This can lead to better
            performance as the number of points grows large.
        breadth_first : bool, default=False
            if True, then query the nodes in a breadth-first manner.
            Otherwise, query the nodes in a depth-first manner.
        sort_results : bool, default=True
            if True, then distances and indices of each point are sorted
            on return, so that the first column contains the closest points.
            Otherwise, neighbors are returned in an arbitrary order.

        Returns
        -------
        i    : if return_distance == False
        (d,i) : if return_distance == True

        d : ndarray of shape X.shape[:-1] + (k,), dtype=double
            Each entry gives the list of distances to the neighbors of the
            corresponding point.

        i : ndarray of shape X.shape[:-1] + (k,), dtype=int
            Each entry gives the list of indices of neighbors of the
            corresponding point.
                                       
        get_arrays()

        Get data and node arrays.

        Returns
        -------
        arrays: tuple of array
            Arrays for storing tree data, index, node data and node bounds.
                           
        get_n_calls()

        Get number of calls.

        Returns
        -------
        n_calls: int
            number of distance computation calls
                                    
        reset_n_calls()

        Reset number of calls to 0.
                                  
        get_tree_stats()

        Get tree status.

        Returns
        -------
        tree_stats: tuple of int
            (number of trims, number of leaves, number of splits)
                                        
        set state for pickling
                                
        get state for pickling
                                
        reduce method used for pickling
                       Get the arrays of distances and indices within the heap.

        If sort=True, then simultaneously sort the indices and distances,
        so the closer points are listed first.
             Get the arrays of distances and indices within the heap.

        If sort=True, then simultaneously sort the indices and distances,
        so the closer points are listed first.
             Given a string specification of a kernel, compute the normalization.

    Parameters
    ----------
    h : float
        The bandwidth of the kernel.
    d : int
        The dimension of the space in which the kernel norm is computed.
    kernel : str
        The kernel identifier.  Must be one of
        ['gaussian'|'tophat'|'epanechnikov'|
         'exponential'|'linear'|'cosine']
    return_log : bool, default=False
        If True, return the log of the kernel norm.  Otherwise, return the
        kernel norm.
    Returns
    -------
    knorm or log_knorm : float
        the kernel norm or logarithm of the kernel norm.
                    ?:0yE>      ?   @         !   	   !   !          @9B.?                                                                ;     {  @,
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