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    HL\$PLD$(mL\$PLD$(LVL\$XLD$PHL$(HHT$PL\$HLD$@+HT$PL\$HLD$@HHT$XL\$PLD$H HT$XL\$PLD$HKHH$H$HH$ˑH$HH$趑H$HH$衑H$aHH$茑H$3LH$wH$LHT$@L$]HT$@L$LHT$@L$>HT$@L$HH$$H$:H=\  H  H5  IM D$(t  E1MH=#  H|  H5}  HHI,$D$(r  'L衐{@ H  HD$     1E1E1HD$    E1E1MHD$0    HD$8    D$(r  HEHT$@HHD$HH  HD$     1E1E1HD$    HD$0    HD$8    D$(y  LH=.  ѽIHL$@HHD$HH  HD$     1E1HD$    HD$0    HD$8    D$(z  H=  mHHT$@HHD$HH  HD$     1E1HD$    HD$0    D$({  D$(t  [HLT$LT$*Ld$HL$@HHD$(HH  D$(  E1:HLT$0LL$ ɎLT$0LL$    耐IH  HLHD$ 蔏LT$ II*&LHD$ uL\$ HHD$ ^L\$ HD$(HD$HT$@HHD$ HHb  D$(}  1E1HD$     tHD$    HLT$P1E1LD$HH$    LD$HE1HD$     LT$PHD$    HD$0    HD$8    D$(w  Lt$Ht$@HHD$(HH\  D$(~  1E1HL\$P1LD$HhD$(|  LD$HE1HD$     L\$PHD$0    H49HD$    yLE1L$E1E1HD$8    HD$0    HD$    HD$     D$(r  HӌHL\$P1LD$H躌D$(}  LD$HE1HD$     L\$PH菌HL\$H1{L\$HE1E1HD$     HD$    HD$0    HD$8    D$(y  H7HL\$P1LD$HD$(~  LD$HE1L\$PcIGIOHH I/HD$(   HD$@Ht$H   H$   H|$(HL$`H$   H$L$   H$   HD$8L\$XH$   HD$0L$   H$   HD$ LD$PH$   HD$L$   H$   H$   =LD$PL\$XHL$`HH)vHHT$XL\$PLD$HHT$XL\$PLD$HKLL\$XLD$hHL$PHD$@HL$P   LD$hL\$XL$   Ht$HH$   H$H|$(H$   HL$`H$   HD$8L$   H$   HD$0L$   H$   HD$ LD$PH$   HD$H$   H$   =HL$`L\$XLD$PHHL\$P1LD$H"D$(z  LD$HE1HD$     L\$PHD$    HD$0    HD$8    CH|$@L\$PLD$HЉD$(  LD$HE1L\$PHL\$P1LD$H袉1LD$HE1HD$ L\$PHD$HD$0D$({  HT$@HHD$HH   1D$(x  1E1H|$ E1E1H|$H|$0H|$8HLD$H1E111LD$HHT$ E1E1HT$HT$0HT$8H$D$(w  HHL$@HHD$HHtzE1D$(x  1E1LD$ LD$LD$0LD$8E1H蟈=MtI/tsMI*11E1E1HD$8HD$0HD$HD$ 9HLT$H1J1LT$HE1HD$ E1HD$HD$0HD$8D$(x  {LL$11L$E1HD$8E1HD$0HD$HD$  HH                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                           ord() expected string of length 1, but %.200s found     ord() expected a character, but string of length %zd found      Shared Cython type %.200s is not a type object  Shared Cython type %.200s has the wrong size, try recompiling   Interpreter change detected - this module can only be loaded into one interpreter per process.  __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)  can't convert negative value to unsigned PY_LONG_LONG   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 too many values to unpack (expected %zd)        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)  Acquisition count is %d (line %d)       invalid vtable found for imported type   while calling a Python object  NULL result without error in PyObject_Call      sklearn/utils/sparsefuncs_fast.pyx      %.200s() takes %.8s %zd positional argument%.1s (%zd given)     sklearn.utils.sparsefuncs_fast.assign_rows_csr  sklearn.utils.sparsefuncs_fast._inplace_csr_row_normalize_l1    sklearn.utils.sparsefuncs_fast._inplace_csr_row_normalize_l2    sklearn.utils.sparsefuncs_fast.csr_matmul_csr_to_dense  match_signatures.match_signatures       dictionary changed size during iteration        need more than %zd value%.1s to unpack  match_signatures.index_signature        __pyx_ff_map_fused_65de80_2_2_ebfda3__b13c2d__7sklearn_5utils_9_typedefs__dunder_pyx__etc.map_fused_type        only single character unicode strings can be converted to Py_UCS4, got length %zd       Module 'sparsefuncs_fast' has already been imported. Re-initialisation is not supported.        sklearn.utils.sparsefuncs_fast  compile time Python version %d.%d of module '%.100s' %s runtime version %d.%d   base class '%.200s' is not a heap type  extension 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 type     init sklearn.utils.sparsefuncs_fast     sklearn.utils.sparsefuncs_fast.inplace_csr_row_normalize_l2     sklearn.utils.sparsefuncs_fast.inplace_csr_row_normalize_l1     sklearn.utils.sparsefuncs_fast._incr_mean_variance_axis0        sklearn.utils.sparsefuncs_fast.csc_mean_variance_axis0  sklearn.utils.sparsefuncs_fast.csr_mean_variance_axis0  sklearn.utils.sparsefuncs_fast._sqeuclidean_row_norms_sparse    sklearn.utils.sparsefuncs_fast.csr_row_norms    sklearn.utils.sparsefuncs_fast._csc_mean_variance_axis0 sklearn.utils.sparsefuncs_fast._csr_mean_variance_axis0 __pyx_ff_map_fused_a20f79_2_2_float__and_double.map_fused_type  object of type 'NoneType' has no len()  sklearn.utils.sparsefuncs_fast.__pyx_fused_cpdef        __pyx_ff_map_fused_8b55c5_2_2_float__and_double.map_fused_type  __pyx_ff_map_fused_2a7731_2_2_float__and_double.map_fused_type  __pyx_ff_map_fused_c06eca_2_2_ebfda3__b13c2d__7sklearn_5utils_9_typedefs__dunder_pyx__etc.map_fused_type        __pyx_ff_map_fused_6bd0f3_2_2_float__and_double.map_fused_type  match_signatures_single.match_signatures_single sklearn.utils.sparsefuncs_fast.incr_mean_variance_axis0 _cython_3_2_2.fused_cython_function     _cython_3_2_2.cython_function_or_method _cython_3_2_2._common_types_metatype    sklearn.utils.sparsefuncs_fast.__pyx_defaults   __pyx_fuse_1_1_1csr_matmul_csr_to_dense __pyx_fuse_1_1_0csr_matmul_csr_to_dense __pyx_fuse_1_0_1csr_matmul_csr_to_dense __pyx_fuse_1_0_0csr_matmul_csr_to_dense __pyx_fuse_0_1_1csr_matmul_csr_to_dense __pyx_fuse_0_1_0csr_matmul_csr_to_dense __pyx_fuse_0_0_1csr_matmul_csr_to_dense __pyx_fuse_0_0_0csr_matmul_csr_to_dense __pyx_fuse_1_1_inplace_csr_row_normalize_l2     __pyx_fuse_1_0_inplace_csr_row_normalize_l2     __pyx_fuse_0_1_inplace_csr_row_normalize_l2     __pyx_fuse_0_0_inplace_csr_row_normalize_l2     __pyx_fuse_1_1_inplace_csr_row_normalize_l1     __pyx_fuse_1_0_inplace_csr_row_normalize_l1     __pyx_fuse_0_1_inplace_csr_row_normalize_l1     __pyx_fuse_0_0_inplace_csr_row_normalize_l1     __pyx_fuse_1_1_incr_mean_variance_axis0 __pyx_fuse_1_0_incr_mean_variance_axis0 __pyx_fuse_0_1_incr_mean_variance_axis0 __pyx_fuse_0_0_incr_mean_variance_axis0 __pyx_fuse_1_1_csc_mean_variance_axis0  __pyx_fuse_1_0_csc_mean_variance_axis0  __pyx_fuse_0_1_csc_mean_variance_axis0  __pyx_fuse_0_0_csc_mean_variance_axis0  __pyx_fuse_1_1_csr_mean_variance_axis0  __pyx_fuse_1_0_csr_mean_variance_axis0  __pyx_fuse_0_1_csr_mean_variance_axis0  __pyx_fuse_0_0_csr_mean_variance_axis0  __pyx_fuse_1_1_sqeuclidean_row_norms_sparse     __pyx_fuse_1_0_sqeuclidean_row_norms_sparse     __pyx_fuse_0_1_sqeuclidean_row_norms_sparse     __pyx_fuse_0_0_sqeuclidean_row_norms_sparse takes no arguments %.200s() %s (%zd given) takes exactly one argument Bad call flags for CyFunction takes no keyword arguments %.200s() %s needs an argument _cython_3_2_2 <cyfunction %U at %p> ndarray __loader__ loader __file__ origin __package__ parent __path__ submodule_search_locations an integer is required keywords must be strings decompress zlib sklearn._cyutility __pyx_capi__ function Function is not fused <stringsource> exactly _inplace_csr_row_normalize_l1 _inplace_csr_row_normalize_l2 csr_matmul_csr_to_dense name '%U' is not defined builtins cython_runtime __builtins__ does not match memoryview _incr_mean_variance_axis0 X_format at least at most _sqeuclidean_row_norms_sparse csr_row_norms _csc_mean_variance_axis0 _csr_mean_variance_axis0 __pyx_fused_cpdef __doc__ __signatures__ __self__ __module__ __reduce__ __dictoffset__ __vectorcalloffset__ __weaklistoffset__ func_doc func_name __name__ __qualname__ func_dict __dict__ func_globals __globals__ func_closure __closure__ func_code __code__ func_defaults __defaults__ __kwdefaults__ __annotations__ _is_coroutine sparsefuncs_fast __pyx_fuse_1assign_rows_csr __pyx_fuse_0assign_rows_csr uint64_t float64_t const intptr_t const int const int64_t const int32_t const double const float     xZwVw	8!8@`(r 4I];!Pғ@(N<ω,98ӥZj^je,̟0'ٲc$NrǻwOfbr\Is1Tɔ5U۲.BV^+i%C Z@US0wI
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    The shape of `a` is `(n1, n2)` and the shape of `b` is `(n2, n3)`.

    See also
    Gamma: Leveraging Gustavson's Algorithm to Accelerate Sparse Matrix Multiplication
    https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3445814.3446702
                                Densify selected rows of a CSR matrix into a preallocated array.

    Like out[out_rows] = X[X_rows].toarray() but without copying.
    No-copy supported for both dtype=np.float32 and dtype=np.float64.

    Parameters
    ----------
    X : scipy.sparse.csr_matrix, shape=(n_samples, n_features)
    X_rows : array, dtype=np.intp, shape=n_rows
    out_rows : array, dtype=np.intp, shape=n_rows
    out : array, shape=(arbitrary, n_features)
       Normalize inplace the rows of a CSR matrix or array by their L2 norm.

    Parameters
    ----------
    X : scipy.sparse.csr_matrix, shape=(n_samples, n_features)
        The input matrix or array to be modified inplace.

    Examples
    --------
    >>> from scipy.sparse import csr_matrix
    >>> from sklearn.utils.sparsefuncs_fast import inplace_csr_row_normalize_l2
    >>> import numpy as np
    >>> indptr = np.array([0, 2, 3, 4])
    >>> indices = np.array([0, 1, 2, 3])
    >>> data = np.array([1.0, 2.0, 3.0, 4.0])
    >>> X = csr_matrix((data, indices, indptr), shape=(3, 4))
    >>> X.toarray()
    array([[1., 2., 0., 0.],
           [0., 0., 3., 0.],
           [0., 0., 0., 4.]])
    >>> inplace_csr_row_normalize_l2(X)
    >>> X.toarray()
    array([[0.44...   , 0.89...   , 0.        , 0.        ],
           [0.        , 0.        , 1.        , 0.        ],
           [0.        , 0.        , 0.        , 1.        ]])
                   Normalize inplace the rows of a CSR matrix or array by their L1 norm.

    Parameters
    ----------
    X : scipy.sparse.csr_matrix and scipy.sparse.csr_array,             shape=(n_samples, n_features)
        The input matrix or array to be modified inplace.

    Examples
    --------
    >>> from scipy.sparse import csr_matrix
    >>> from sklearn.utils.sparsefuncs_fast import inplace_csr_row_normalize_l1
    >>> import numpy as np
    >>> indptr = np.array([0, 2, 3, 4])
    >>> indices = np.array([0, 1, 2, 3])
    >>> data = np.array([1.0, 2.0, 3.0, 4.0])
    >>> X = csr_matrix((data, indices, indptr), shape=(3, 4))
    >>> X.toarray()
    array([[1., 2., 0., 0.],
           [0., 0., 3., 0.],
           [0., 0., 0., 4.]])
    >>> inplace_csr_row_normalize_l1(X)
    >>> X.toarray()
    array([[0.33...   , 0.66...   , 0.        , 0.        ],
           [0.        , 0.        , 1.        , 0.        ],
           [0.        , 0.        , 0.        , 1.        ]])
            Compute mean and variance along axis 0 on a CSR or CSC matrix.

    last_mean, last_var are the statistics computed at the last step by this
    function. Both must be initialized to 0.0. last_n is the
    number of samples encountered until now and is initialized at 0.

    Parameters
    ----------
    X : CSR or CSC sparse matrix, shape (n_samples, n_features)
      Input data.

    last_mean : float array with shape (n_features,)
      Array of feature-wise means to update with the new data X.

    last_var : float array with shape (n_features,)
      Array of feature-wise var to update with the new data X.

    last_n : float array with shape (n_features,)
      Sum of the weights seen so far (if weights are all set to 1
      this will be the same as number of samples seen so far, before X).

    weights : float array with shape (n_samples,) or None. If it is set
      to None samples will be equally weighted.

    Returns
    -------
    updated_mean : float array with shape (n_features,)
      Feature-wise means

    updated_variance : float array with shape (n_features,)
      Feature-wise variances

    updated_n : int array with shape (n_features,)
      Updated number of samples seen

    Notes
    -----
    NaNs are ignored during the computation.

    References
    ----------
    T. Chan, G. Golub, R. LeVeque. Algorithms for computing the sample
      variance: recommendations, The American Statistician, Vol. 37, No. 3,
      pp. 242-247

    Also, see the non-sparse implementation of this in
    `utils.extmath._batch_mean_variance_update`.

                 Compute mean and variance along axis 0 on a CSC matrix

    Uses an np.float64 accumulator.

    Parameters
    ----------
    X : CSC sparse matrix, shape (n_samples, n_features)
        Input data.

    weights : ndarray of shape (n_samples,), dtype=floating, default=None
        If it is set to None samples will be equally weighted.

        .. versionadded:: 0.24

    return_sum_weights : bool, default=False
        If True, returns the sum of weights seen for each feature.

        .. versionadded:: 0.24

    Returns
    -------
    means : float array with shape (n_features,)
        Feature-wise means

    variances : float array with shape (n_features,)
        Feature-wise variances

    sum_weights : ndarray of shape (n_features,), dtype=floating
        Returned if return_sum_weights is True.
                 Compute mean and variance along axis 0 on a CSR matrix

    Uses an np.float64 accumulator.

    Parameters
    ----------
    X : CSR sparse matrix, shape (n_samples, n_features)
        Input data.

    weights : ndarray of shape (n_samples,), dtype=floating, default=None
        If it is set to None samples will be equally weighted.

        .. versionadded:: 0.24

    return_sum_weights : bool, default=False
        If True, returns the sum of weights seen for each feature.

        .. versionadded:: 0.24

    Returns
    -------
    means : float array with shape (n_features,)
        Feature-wise means

    variances : float array with shape (n_features,)
        Feature-wise variances

    sum_weights : ndarray of shape (n_features,), dtype=floating
        Returned if return_sum_weights is True.
                 Squared L2 norm of each row in CSR matrix X.                    Utilities to work with sparse matrices and arrays written in Cython.             @   !   	                                   ;     5  P=  =  5?	  ?X	   A  C  z]@  ^  _  `   5a  b&  G       (  Љ<  P   d  x  P      8  ЍL  @p      Ў         P  p,  H  \  @    @    Б  <   `    	  	  @	  
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