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KraulisRandom-number generators implemented as C extension types. The generators are uniform in the open interval (0.0,1.0). Instance objects are callable; calls are equivalent to the 'next' method. Random-number generator types ParkMiller -- Park-Miller 'minimal standard' WichmannHill -- Wichmann-Hill portable RNG (algorithm AS 183) LEcuyer -- Pierre L'Ecuyer's MLCG of 1988 Ranlux -- Martin Luescher's RANLUX Taus88 -- three-component combined Tausworthe RNG by L'Ecuyer MRG32k3a -- combined multiple recursive 32-bit RNG by L'Ecuyer MT19937 -- Mersenne Twister by Matsumoto and Nishimura Continuous deviate types UniformDeviate -- Uniform deviate in the open interval (a,b) ExponentialDeviate -- Exponential deviate with given mean NormalDeviate -- Normal (Gaussian) deviate with given mean and stdev GammaDeviate -- Gamma deviate with a given order and scale BetaDeviate -- Beta deviate for the parameters a and b Integer-valued deviate types PoissonDeviate -- Poisson deviate with a given mean BinomialDeviate -- Binomial deviate for a given probability and number GeometricDeviate -- Geometric deviate for a given probability BernoulliDeviate -- Bernoulli deviate for a given probability Utility functions for sampling and shuffling choose -- return a new sequence of objects chosen without replacement sample -- return a new sequence of objects sampled with replacement shuffle -- return a new sequence with objects shuffled stir -- shuffle a list of objects in-place pick -- pick one object from the sequencenext(n=1) -- return the next n value(s), as a float or tuple of floatscompute(n=1) -- compute the next n value(s); None returneddensity(x) -- density of deviate at point x (float)_crng_next_value_crng_basic_next_valueseed must be integerseed must be positiveargument to method 'next' must be positiveargument to method 'compute' must be positive'state' is not a tuple, or contains invalid datacannot delete or create attributes in this object'rng' must be a basic RNG from module crng'a' must be float'b' must be float'a' must be positive'b' must be positive'a' and 'b' must satisfy a0 -- initial seed Methods next(n=1) -- return the next n value(s), as a float or tuple of floats compute(n=1) -- compute the next n value(s); None returned density(x) -- density of the deviate at x Instance object call obj(n) -- equivalent to 'obj.next(n)' Members seed -- current seed (read-only)_’Q _ž)`_’ ˆ_’Q(_ž) _’ Ų_’Q0_ž'_’_’ų _ž"P_ž)ą_ž+_ž)`_ž+`_’ŠWichmann-Hill portable RNG (algorithm AS 183), period: 6.95e12 B.A. Wichmann & I.D. Hill, Applied Stat. (1982) 31, 188-190. Object creation WichmannHill(seed1=314, seed2=159, seed3=365) 0< seed1 <=30268 -- initial first seed 0< seed2 <=30306 -- initial second seed 0< seed3 <=30322 -- initial third seed Methods next(n=1) -- return the next n value(s), as a float or tuple of floats compute(n=1) -- compute the next n value(s); None returned density(x) -- density of the deviate at x Instance object call obj(n) -- equivalent to 'obj.next(n)' Members seed1 -- current first seed (read-only) seed2 -- current second seed (read-only) seed3 -- current third seed (read-only)_’Q _ž. _’ ˆ_’Q(_ž.`_’ Ų_’Q0_ž'_’_’_ž"P_ž. _ž00_ž. _ž0ˆ_’hPierre L'Ecuyer's MLCG of 1988, period: 2.3e18 P. L'Ecuyer, Comm. A.C.M. (1988) 31, 742-749. Object creation LEcuyer(seed1=314159265, seed2=314159263) seed1 >0 -- initial first seed seed2 >0 -- initial second seed Methods next(n=1) -- return the next n value(s), as a float or tuple of floats compute(n=1) -- compute the next n value(s); None returned density(x) -- density of the deviate at x Instance object call obj(n) -- equivalent to 'obj.next(n)' Members seed1 -- current first seed seed2 -- current second seed_’Q _ž3 _’ ˆ_’Q(_ž3ą_’ Ų_’Q0_ž'_’_’Q8_ž"P_ž4 _ž5_ž3 _ž5č_’čIĒmMartin Luescher's RANLUX, period: ~5.2e171 M. Luescher, Comp. Phys. Comm. (1994) 79, 100-110. Object creation Ranlux(luxury=3, seed=314159265, state=None) 0<= luxury <=4 -- quality level seed >0 -- initial seed state -- set the initial state from a state tuple Methods next(n=1) -- return the next n value(s), as a float or tuple of floats compute(n=1) -- compute the next n value(s); None returned density(x) -- density of the deviate at x Instance object call obj(n) -- equivalent to 'obj.next(n)' Members luxury -- quality level (read-only) state -- the state tuple reflecting the current state (read-only)_’Q _ž:P_’ ˆ_’Q(_ž:_’ Ų_’Q0_ž'_’_’Q@€_ž"P_ž:Š_ž=x_ž:P_ž>Š_’ąThree-component combined Tausworthe RNG by L'Ecuyer, period: ~3.1e26 P. L'Ecuyer, Math. of Comput. (1996) 65, 203-213. Object creation Taus88(seed1=314159265, seed2=314159263, seed3=314159261) seed1 >=2 -- initial first seed seed2 >=8 -- initial second seed seed3 >=16 -- initial third seed Methods next(n=1) -- return the next n value(s), as a float or tuple of floats compute(n=1) -- compute the next n value(s); None returned density(x) -- density of the deviate at x Instance object call obj(n) -- equivalent to 'obj.next(n)' Members seed1 -- current first seed (read-only) seed2 -- current second seed (read-only) seed3 -- current third seed (read-only)_’Q _žD_’ ˆ_’Q(_žDŠ_’ Ų_’Q0_ž'_’_’QH_ž"P_žE_žF _žD_žI@_’0Combined multiple recursive 32-bit RNG by L'Ecuyer, period: ~2^191 = ~3.1e57 P. L'Ecuyer, Operations Res. (1998) 47, 159-164. Object creation MRG32k3a(s10=314159265L, s11=314159263L, s12=314159261L, s20=314159259L, s21=314159257L, s22=314159255L) s10, s11, s12 >0 -- initial seed vector s1 elements s20, s21, s22 >0 -- initial seed vector s2 elements Methods next(n=1) -- return the next n value(s), as a float or tuple of floats compute(n=1) -- compute the next n value(s); None returned density(x) -- density of the deviate at x Instance object call obj(n) -- equivalent to 'obj.next(n)' Members s10, s11, s12 -- current seed vector s1 elements (read-only) s20, s21, s22 -- current seed vector s2 elements (read-only)_’Q _žM_’ ˆ_’Q(_žM@_’ Ų_’Q0_ž'_’_’8_ž"P_žM€_žOØ_žM_žTP_’! Mersenne Twister by Matsumoto and Nishimura, period: 2^19937-1 = ~4.3e6001 M. Matsumoto & T. Nishimura, ACM Trans. Mod. Comp. Sim. (1998) 8, 3-30. Object creation MT19937(seed=314159265, state=None) seed >0 -- initial seed state -- set the initial state from a state tuple Methods next(n=1) -- return the next n value(s), as a float or tuple of floats compute(n=1) -- compute the next n value(s); None returned density(x) -- density of the deviate at x Instance object call obj(n) -- equivalent to 'obj.next(n)' Members state -- the state tuple reflecting the current state (read-only)_’Q _žX0_’ ˆ_’Q(_žXp_’ Ų_’Q0_ž'_’_’QP Ģ_ž"P_žX°_žZ_žX0_ž[č_’%PUniform deviate in the open interval (a,b). Object creation UniformDeviate(rng=ParkMiller(), a=0.0, b=1.0) rng -- basic RNG; must be a crng type a, b -- limits of the open interval, such that a@Ż@@Ż˜Ą@ŻœĄ>  ?0>p<šAš=šA(½ŠA5j¼Aļ’’åąA4éŻA ųAļ’ō×`=š Aļ’’’ąA²¹°”’’’’,V€@Ąæą?ŁˆE3Ō6Q@æ ‹Wi@ !ūTD-@(?ģĢĢĢĢĢĶ?€3€=<Ž’ /usr2/pjk/crng-1.2/usr/local/include/python2.1/usr/include/usr/include/syscrng.cµ Śķ§Ģ object.h±Ÿ¼×Ž£intobject.h±Ÿ¼×Ålongobject.h±Ÿ¼×’ floatobject.h±Ÿ¼×Šstringobject.h²Ÿ¼×©#tupleobject.h²Ÿ¼×« listobject.h±Ÿ¼×†cobject.h°Ÿ¼×œ pyerrors.h²Ÿ¼×Ņ!limits.hķ½ŸĮ¾Nstandards.hą¬ŸĮūDsgidefs.hą¬ŸĮÓ7stdio.hó½ŸĮøogetopt.hģ½ŸĮŅ string.hą¬ŸĮÖ2errno.hģ½ŸĮöerrno.h䬟ĮČWstdlib.hó½ŸĮæOlocale_attr.hķ½ŸĮ»assert.hė½ŸĮč time.hź¬ŸĮ¼3timespec.hź¬ŸĮÆtypes.hź¬ŸĮ§tbsd_types.hć¬ŸĮ˜ select.hč¬ŸĮ„time.h°ŹŸĮæ&ptimers.hę¬ŸĮčstat.h鬟Į­>ctype.hģ½ŸĮČ%wchar.hõ½ŸĮĶQ_ž"P| }~+ ,(}"$t m  }~+ ,(}"$t m  }~++x{{+w "   }~++x{{+w " }} ~* {yyp6#{t t ~$ $  %  ~!y{ ~!~! |8s~~ t xÖ N||~YX|}~ $ $  !!%   ~!u w%% ~!~! |0j|~|p  |pt yŻ||}| |} {|ll~$ $  !%   ~!w y-  ~!~! |0p}}$ {$X|u ė  wxx  vy z$}i~!~ wvz{w!~ v!~ w}~w w}~$ $  "%   ~!\% V%fmpr  ~i#w( $ v ( z({(y ~! {|y0ÅB ~~ 7Jx~9~~~~-||S~~ tZ3N /R,!zgR'Z~}}lŲ )u t nn~~}$ $  !!%   ~!u w%%  $h() (m1 o() 1 v ()  {$v~!+ } {0:K !~xb~s)e[%q~^0|t j`ģ|!{!z}~~~$ $  !!!!!~ ~  ~!np%%%%%   $.S() )(X- 'Z() "_-  V ()  f- v () - v () - v () $v ~! | y,%`) u u|y{f„. .~.~   ~~ 1$ $  %   ~!h  ~ {nw( $ v ( z({(y ~! {}x,)\*Vg1 }ox } |~~ |!(k)}4~+( $ $ }}~*{ (~  !!%  u u u u v ~!x)9     p    }N$1$R$0$Y ($ o$oz 5 $k() (p- r ( (1 v 1  {$y ~! z0(a|}~b  sus xxf$~(Ķ( $ $ }}*~*{ (~  !%  w w w w x~!z-       }$^$!u(l${0,(oz % $r( u  (w w y 4(y  ~! {0%c}~~d pu  {h$~(Ö1pp   ~}}$ $ ||*~$ (~  !!y  {!  nnnnovs)       t} n   V$-$V$y{0(s,(o (cz 1 $!`() (e1 g()  0(! m w- u 1 z v$v)~! {}44U|~}*V  jo~~uz^$$~(Ō -w}($ }  !4!x!x}w$ $ }}***p* ux} (~  !!!%  s s s s t ~!v---     n ( p }  o} v1L$;H${02$[$$O,)(r(i(]z ? $e() (j1 l() 1 v ( 1  y1 u $z(~! {06T{}|+U gr$ sz{i Z%(wŌ , $ $ }}~ ~y }  "*v 4(~ ~  !!%  u u u v v ~!x11    i (    (G$Å{}$¾$ s u84zQQ^$(n(\,oat $Č $k () (p- r( (1 v 5  {$y~! } ~| | ~$Ę-ÆŃ¼$ĄG ~  Y#$~e Q%s Q%zH5|Š)}~ qv Ez$ $ }}*~*z (~  !!%  u u u u v ~!x--     n {( 1 }T$+$X${0(p(s,xz / $k() (p1 r( (1 v 1  {$y~! {0/Z|~}%[ x{joc$t (Š~*0~ ~hh!!  |~wh($ $ }}! 0%%.%%w~ *r  (~  !!%  u u u u v ~!x--     p   }P$/$T$,$q$s($ $az4 $k() (p- r( (1 v 1  {$y ~! {0+^|}}!_ s~z x m r f$~(xŅ  $ $ |~|*~*y| (~  !%  w w w w x~!z-     | }$^$!u$l$ , $o0 y   $r( u  (w w y 4(y  ~! {0%c}~~d  vzr w h(Ķ( $ $ }}*~ |*y (~  !%  w w w w x~!z-     | }$^$!u$l${0($oz % $r( u  (w w y 4(y  ~! {0%c}~~d  vzr w h(ßzzz$ !_ p1 zy$r$Z4B(=¹Ēw¾(ĆO(X-4{{%c- zy~({ zzz$  v-0}||  W+K(4B>wG(9~~~h-,}||({  zzz ~z! $=~~~|{||~~}{|~~~|{{(I5¾ĀwJ >Q,  (!}!}}!}~}!}!}!}  z1~~~~~ 8!|!|~|!|}~|!|!|~!| {  zzz|( z ,|y1~~~{{|~~~{{||~~~{{{t t s s f  tzzz( ,s |y $tv, Įgg~o$t w z$$#©²initcrng% B .: ; 9 @ @.: ;9 @ @.: ;9 ? @ @4: ;9 < ? 4: ; 9 < ? 4: ; 9  4: ;9  #„crng.ccc -DEFAULT:abi=n32:isa=mips4:proc=r5k -O -OPT:Olimit=0 -I/usr/local/include/python2.1 -c -n32 crng.c -o build/temp.irix-6.5-2.1/crng.ogeneric_dealloc_ž"P_ž"„ ˜next_doubleĄ_ž"ˆ_ž#ä@ŗnext_longĄ_ž#č_ž%D¤Ücompute_double _ž%H_ž&(ńcompute_long _ž&(_ž'duniform_01_density _ž'_ž'°Ąlog_gamma _ž'°_ž(Œ XParkMiller_next_value_ž(_ž)\0kParkMiller_next_ž)`_ž)œDtParkMiller_compute_ž) _ž)Üd†ParkMiller_getattr0_ž)ą_ž+„–ParkMiller_reprŠ_ž+_ž+`ą ParkMiller_strŠ_ž+`_ž+¬ŖParkMiller_new0_ž+°_ž,¼ WichmannHill_next_value_ž,Ą_ž.|&WichmannHill_next_ž. _ž.\œ/WichmannHill_compute_ž.`_ž.œ¼AWichmannHill_getattr _ž. _ž00ÜUWichmannHill_repr_ž00_ž0ˆD`WichmannHill_strŠ_ž0ˆ_ž0ŌdjWichmannHill_new0_ž0Ų_ž2p„ėLEcuyer_next_value_ž2p_ž3 ųLEcuyer_next_ž3 _ž3Ü LEcuyer_compute_ž3ą_ž4,!LEcuyer_getattr _ž4 _ž5ŒL3LEcuyer_repr_ž5_ž5äœ=LEcuyer_strŠ_ž5č_ž64¼GLEcuyer_new0_ž68_ž7šÜĻRanlux_next_value_ž7š_ž:LDRanlux_next_ž:P_ž:ŒXRanlux_compute_ž:_ž:Ģx*Ranlux_getattrĄ_ž:Š_ž=x˜]Ranlux_repr0_ž=x_ž>ŠčsRanlux_strŠ_ž>Š_ž?L}Ranlux_new _ž? _žCäl'Taus88_next_value_žCč_žDŒč@Taus88_next_žD_žDĢüITaus88_compute_žDŠ_žE [Taus88_getattr _žE_žF <oTaus88_reprĄ_žF _žI@¤“Taus88_strŠ_žI@_žIŒüTaus88_newĄ_žI_žL4 7MRG32k3a_next_value_žL8_žLü ”VMRG32k3a_next_žM_žM< Ø_MRG32k3a_compute_žM@_žM| ČqMRG32k3a_getattr _žM€_žO¤ čŒMRG32k3a_reprŠ_žOØ_žTL PÅMRG32k3a_strŠ_žTP_žTœ ĢĻMRG32k3a_new _žT _žV“ ģlMT19937_next_value_žVø_žX, @’MT19937_next_žX0_žXl T›MT19937_compute_žXp_žX¬ t­MT19937_getattrĄ_žX°_žZ ”ŃMT19937_repr0_žZ_ž[č ēMT19937_strŠ_ž[č_ž\4 lńMT19937_newą_ž\8_ž^Ģ ŒQnew_default_rng_ž^Š_ž_< ų‡UniformDeviate_next_value _ž_@_ž_Œ (UniformDeviate_next_ž__ž_Ģ T˜UniformDeviate_compute_ž_Š_ž` t”UniformDeviate_density _ž`_ž`Š ”ŗUniformDeviate_dealloc _ž`Š_žaH šĘUniformDeviate_getattr _žaH_žbąŚUniformDeviate_setattr0_žbą_žeģT UniformDeviate_repr0_žeš_žhLt 9UniformDeviate_strŠ_žhP_žhœĢ CUniformDeviate_newĄ_žh _žj°ģ ¾ExponentialDeviate_next_value _žj°_žkT ĘExponentialDeviate_next_žk_žkD€ 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