--- /srv/reproducible-results/rbuild-debian/r-b-build.rRVt71ZT/b1/numpy_2.2.3+ds-2_amd64.changes
+++ /srv/reproducible-results/rbuild-debian/r-b-build.rRVt71ZT/b2/numpy_2.2.3+ds-2_amd64.changes
├── Files
│ @@ -1,5 +1,5 @@
│  
│ - 6b39980cfa31b931707adf48ea066d17 5812604 doc optional python-numpy-doc_2.2.3+ds-2_all.deb
│ - 6b77d08f12e3fa5346c74d47ef63aef1 61184776 debug optional python3-numpy-dbgsym_2.2.3+ds-2_amd64.deb
│ + 677d2940e3ab2c43dc476f65bd5ac6ea 5812468 doc optional python-numpy-doc_2.2.3+ds-2_all.deb
│ + 1d1e96d4d0fa749f9a3e9c2357ccb83d 61184784 debug optional python3-numpy-dbgsym_2.2.3+ds-2_amd64.deb
│   26b65303a40caf04d8c17f79f2519763 138112 python optional python3-numpy-dev_2.2.3+ds-2_amd64.deb
│ - 13eff32dbf79ccbe48b636d794f5586f 7514820 python optional python3-numpy_2.2.3+ds-2_amd64.deb
│ + df5767a629f7edfe36d5eaa583976e32 7515076 python optional python3-numpy_2.2.3+ds-2_amd64.deb
├── python-numpy-doc_2.2.3+ds-2_all.deb
│ ├── file list
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│ ├── control.tar.xz
│ │ ├── control.tar
│ │ │ ├── ./md5sums
│ │ │ │ ├── ./md5sums
│ │ │ │ │┄ Files differ
│ ├── data.tar.xz
│ │ ├── data.tar
│ │ │ ├── file list
│ │ │ │ @@ -2578,15 +2578,15 @@
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│ │ │ │  -rw-r--r--   0 root         (0) root         (0)    52723 2025-02-20 10:56:23.000000 ./usr/share/doc/python-numpy/html/reference/random/parallel.html
│ │ │ │  -rw-r--r--   0 root         (0) root         (0)    38070 2025-02-20 10:56:23.000000 ./usr/share/doc/python-numpy/html/reference/random/performance.html
│ │ │ │  -rw-r--r--   0 root         (0) root         (0)    41915 2025-02-20 10:56:23.000000 ./usr/share/doc/python-numpy/html/reference/random/upgrading-pcg64.html
│ │ │ │  -rw-r--r--   0 root         (0) root         (0)    45998 2025-02-20 10:56:23.000000 ./usr/share/doc/python-numpy/html/reference/routines.array-creation.html
│ │ │ │  -rw-r--r--   0 root         (0) root         (0)    50957 2025-02-20 10:56:23.000000 ./usr/share/doc/python-numpy/html/reference/routines.array-manipulation.html
│ │ │ │  -rw-r--r--   0 root         (0) root         (0)    27535 2025-02-20 10:56:23.000000 ./usr/share/doc/python-numpy/html/reference/routines.bitwise.html
│ │ │ │  -rw-r--r--   0 root         (0) root         (0)    54450 2025-02-20 10:56:23.000000 ./usr/share/doc/python-numpy/html/reference/routines.char.html
│ │ │ │ @@ -2754,15 +2754,15 @@
│ │ │ │  -rw-r--r--   0 root         (0) root         (0)    46199 2025-02-20 10:56:23.000000 ./usr/share/doc/python-numpy/html/release/2.2.0-notes.html
│ │ │ │  -rw-r--r--   0 root         (0) root         (0)    31563 2025-02-20 10:56:23.000000 ./usr/share/doc/python-numpy/html/release/2.2.1-notes.html
│ │ │ │  -rw-r--r--   0 root         (0) root         (0)    32256 2025-02-20 10:56:23.000000 ./usr/share/doc/python-numpy/html/release/2.2.2-notes.html
│ │ │ │  -rw-r--r--   0 root         (0) root         (0)    32747 2025-02-20 10:56:23.000000 ./usr/share/doc/python-numpy/html/release/2.2.3-notes.html
│ │ │ │  -rw-r--r--   0 root         (0) root         (0)    13407 2025-02-20 10:56:23.000000 ./usr/share/doc/python-numpy/html/release/template.html
│ │ │ │  -rw-r--r--   0 root         (0) root         (0)    90523 2025-02-20 10:56:23.000000 ./usr/share/doc/python-numpy/html/release.html
│ │ │ │  -rw-r--r--   0 root         (0) root         (0)    12397 2025-02-20 10:56:23.000000 ./usr/share/doc/python-numpy/html/search.html
│ │ │ │ --rw-r--r--   0 root         (0) root         (0)  2686437 2025-02-20 10:56:23.000000 ./usr/share/doc/python-numpy/html/searchindex.js
│ │ │ │ +-rw-r--r--   0 root         (0) root         (0)  2686440 2025-02-20 10:56:23.000000 ./usr/share/doc/python-numpy/html/searchindex.js
│ │ │ │  drwxr-xr-x   0 root         (0) root         (0)        0 2025-02-20 10:56:23.000000 ./usr/share/doc/python-numpy/html/user/
│ │ │ │  -rw-r--r--   0 root         (0) root         (0)   177614 2025-02-20 10:56:23.000000 ./usr/share/doc/python-numpy/html/user/absolute_beginners.html
│ │ │ │  -rw-r--r--   0 root         (0) root         (0)    50529 2025-02-20 10:56:23.000000 ./usr/share/doc/python-numpy/html/user/basics.broadcasting.html
│ │ │ │  -rw-r--r--   0 root         (0) root         (0)    33464 2025-02-20 10:56:23.000000 ./usr/share/doc/python-numpy/html/user/basics.copies.html
│ │ │ │  -rw-r--r--   0 root         (0) root         (0)    64100 2025-02-20 10:56:23.000000 ./usr/share/doc/python-numpy/html/user/basics.creation.html
│ │ │ │  -rw-r--r--   0 root         (0) root         (0)    65763 2025-02-20 10:56:23.000000 ./usr/share/doc/python-numpy/html/user/basics.dispatch.html
│ │ │ │  -rw-r--r--   0 root         (0) root         (0)    18746 2025-02-20 10:56:23.000000 ./usr/share/doc/python-numpy/html/user/basics.html
│ │ │ ├── ./usr/share/doc/python-numpy/html/reference/random/new-or-different.html
│ │ │ │ @@ -536,30 +536,30 @@
│ │ │ │  <div class="highlight-ipython notranslate"><div class="highlight"><pre><span></span><span class="gp">In [1]: </span><span class="kn">import</span> <span class="nn">numpy.random</span>
│ │ │ │  
│ │ │ │  <span class="gp">In [2]: </span><span class="n">rng</span> <span class="o">=</span> <span class="n">np</span><span class="o">.</span><span class="n">random</span><span class="o">.</span><span class="n">default_rng</span><span class="p">()</span>
│ │ │ │  
│ │ │ │  <span class="gp">In [3]: </span><span class="o">%</span><span class="k">timeit</span> -n 1 rng.standard_normal(100000)
│ │ │ │  <span class="gp">   ...: </span><span class="o">%</span><span class="k">timeit</span> -n 1 numpy.random.standard_normal(100000)
│ │ │ │  <span class="gp">   ...: </span>
│ │ │ │ -<span class="go">1.37 ms +- 28.7 us per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 1 loop each)</span>
│ │ │ │ -<span class="go">2.61 ms +- 21.8 us per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 1 loop each)</span>
│ │ │ │ +<span class="go">3.77 ms +- 1.22 ms per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 1 loop each)</span>
│ │ │ │ +<span class="go">7.65 ms +- 590 us per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 1 loop each)</span>
│ │ │ │  </pre></div>
│ │ │ │  </div>
│ │ │ │  <div class="highlight-ipython notranslate"><div class="highlight"><pre><span></span><span class="gp">In [4]: </span><span class="o">%</span><span class="k">timeit</span> -n 1 rng.standard_exponential(100000)
│ │ │ │  <span class="gp">   ...: </span><span class="o">%</span><span class="k">timeit</span> -n 1 numpy.random.standard_exponential(100000)
│ │ │ │  <span class="gp">   ...: </span>
│ │ │ │ -<span class="go">729 us +- 15.5 us per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 1 loop each)</span>
│ │ │ │ -<span class="go">1.91 ms +- 9.09 us per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 1 loop each)</span>
│ │ │ │ +<span class="go">2.18 ms +- 510 us per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 1 loop each)</span>
│ │ │ │ +<span class="go">5.07 ms +- 178 us per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 1 loop each)</span>
│ │ │ │  </pre></div>
│ │ │ │  </div>
│ │ │ │  <div class="highlight-ipython notranslate"><div class="highlight"><pre><span></span><span class="gp">In [5]: </span><span class="o">%</span><span class="k">timeit</span> -n 1 rng.standard_gamma(3.0, 100000)
│ │ │ │  <span class="gp">   ...: </span><span class="o">%</span><span class="k">timeit</span> -n 1 numpy.random.standard_gamma(3.0, 100000)
│ │ │ │  <span class="gp">   ...: </span>
│ │ │ │ -<span class="go">2.67 ms +- 14.5 us per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 1 loop each)</span>
│ │ │ │ -<span class="go">5.04 ms +- 17.6 us per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 1 loop each)</span>
│ │ │ │ +<span class="go">7.5 ms +- 241 us per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 1 loop each)</span>
│ │ │ │ +<span class="go">14.9 ms +- 2.23 ms per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 1 loop each)</span>
│ │ │ │  </pre></div>
│ │ │ │  </div>
│ │ │ │  <ul class="simple">
│ │ │ │  <li><p><a class="reference internal" href="generated/numpy.random.Generator.integers.html#numpy.random.Generator.integers" title="numpy.random.Generator.integers"><code class="xref py py-obj docutils literal notranslate"><span class="pre">integers</span></code></a> is now the canonical way to generate integer
│ │ │ │  random numbers from a discrete uniform distribution. This replaces both
│ │ │ │  <a class="reference internal" href="generated/numpy.random.randint.html#numpy.random.randint" title="numpy.random.randint"><code class="xref py py-obj docutils literal notranslate"><span class="pre">randint</span></code></a> and the deprecated <a class="reference internal" href="generated/numpy.random.random_integers.html#numpy.random.random_integers" title="numpy.random.random_integers"><code class="xref py py-obj docutils literal notranslate"><span class="pre">random_integers</span></code></a>.</p></li>
│ │ │ │  <li><p>The <a class="reference internal" href="generated/numpy.random.rand.html#numpy.random.rand" title="numpy.random.rand"><code class="xref py py-obj docutils literal notranslate"><span class="pre">rand</span></code></a> and <a class="reference internal" href="generated/numpy.random.randn.html#numpy.random.randn" title="numpy.random.randn"><code class="xref py py-obj docutils literal notranslate"><span class="pre">randn</span></code></a> methods are only available through the legacy
│ │ │ │ @@ -586,21 +586,21 @@
│ │ │ │  <li><p>Standard Exponentials (<a class="reference internal" href="generated/numpy.random.Generator.standard_exponential.html#numpy.random.Generator.standard_exponential" title="numpy.random.Generator.standard_exponential"><code class="xref py py-obj docutils literal notranslate"><span class="pre">standard_exponential</span></code></a>)</p></li>
│ │ │ │  </ul>
│ │ │ │  </li>
│ │ │ │  </ul>
│ │ │ │  <div class="highlight-ipython notranslate"><div class="highlight"><pre><span></span><span class="gp">In [6]: </span><span class="n">rng</span> <span class="o">=</span> <span class="n">np</span><span class="o">.</span><span class="n">random</span><span class="o">.</span><span class="n">default_rng</span><span class="p">()</span>
│ │ │ │  
│ │ │ │  <span class="gp">In [7]: </span><span class="n">rng</span><span class="o">.</span><span class="n">random</span><span class="p">(</span><span class="mi">3</span><span class="p">,</span> <span class="n">dtype</span><span class="o">=</span><span class="n">np</span><span class="o">.</span><span class="n">float64</span><span class="p">)</span>
│ │ │ │ -<span class="gh">Out[7]: </span><span class="go">array([0.04053616, 0.42818402, 0.32303853])</span>
│ │ │ │ +<span class="gh">Out[7]: </span><span class="go">array([0.0579012 , 0.02316269, 0.39269707])</span>
│ │ │ │  
│ │ │ │  <span class="gp">In [8]: </span><span class="n">rng</span><span class="o">.</span><span class="n">random</span><span class="p">(</span><span class="mi">3</span><span class="p">,</span> <span class="n">dtype</span><span class="o">=</span><span class="n">np</span><span class="o">.</span><span class="n">float32</span><span class="p">)</span>
│ │ │ │ -<span class="gh">Out[8]: </span><span class="go">array([0.26611024, 0.02697116, 0.34989303], dtype=float32)</span>
│ │ │ │ +<span class="gh">Out[8]: </span><span class="go">array([0.0804823 , 0.5320244 , 0.18964821], dtype=float32)</span>
│ │ │ │  
│ │ │ │  <span class="gp">In [9]: </span><span class="n">rng</span><span class="o">.</span><span class="n">integers</span><span class="p">(</span><span class="mi">0</span><span class="p">,</span> <span class="mi">256</span><span class="p">,</span> <span class="n">size</span><span class="o">=</span><span class="mi">3</span><span class="p">,</span> <span class="n">dtype</span><span class="o">=</span><span class="n">np</span><span class="o">.</span><span class="n">uint8</span><span class="p">)</span>
│ │ │ │ -<span class="gh">Out[9]: </span><span class="go">array([137,  63, 165], dtype=uint8)</span>
│ │ │ │ +<span class="gh">Out[9]: </span><span class="go">array([111, 191, 213], dtype=uint8)</span>
│ │ │ │  </pre></div>
│ │ │ │  </div>
│ │ │ │  <ul>
│ │ │ │  <li><p>Optional <code class="docutils literal notranslate"><span class="pre">out</span></code> argument that allows existing arrays to be filled for
│ │ │ │  select distributions</p>
│ │ │ │  <ul class="simple">
│ │ │ │  <li><p>Uniforms (<a class="reference internal" href="generated/numpy.random.Generator.random.html#numpy.random.Generator.random" title="numpy.random.Generator.random"><code class="xref py py-obj docutils literal notranslate"><span class="pre">random</span></code></a>)</p></li>
│ │ │ │ @@ -613,18 +613,18 @@
│ │ │ │  </li>
│ │ │ │  </ul>
│ │ │ │  <div class="highlight-ipython notranslate"><div class="highlight"><pre><span></span><span class="gp">In [10]: </span><span class="n">rng</span> <span class="o">=</span> <span class="n">np</span><span class="o">.</span><span class="n">random</span><span class="o">.</span><span class="n">default_rng</span><span class="p">()</span>
│ │ │ │  
│ │ │ │  <span class="gp">In [11]: </span><span class="n">existing</span> <span class="o">=</span> <span class="n">np</span><span class="o">.</span><span class="n">zeros</span><span class="p">(</span><span class="mi">4</span><span class="p">)</span>
│ │ │ │  
│ │ │ │  <span class="gp">In [12]: </span><span class="n">rng</span><span class="o">.</span><span class="n">random</span><span class="p">(</span><span class="n">out</span><span class="o">=</span><span class="n">existing</span><span class="p">[:</span><span class="mi">2</span><span class="p">])</span>
│ │ │ │ -<span class="gh">Out[12]: </span><span class="go">array([0.99625607, 0.12587683])</span>
│ │ │ │ +<span class="gh">Out[12]: </span><span class="go">array([0.2073365 , 0.79284309])</span>
│ │ │ │  
│ │ │ │  <span class="gp">In [13]: </span><span class="nb">print</span><span class="p">(</span><span class="n">existing</span><span class="p">)</span>
│ │ │ │ -<span class="go">[0.99625607 0.12587683 0.         0.        ]</span>
│ │ │ │ +<span class="go">[0.2073365  0.79284309 0.         0.        ]</span>
│ │ │ │  </pre></div>
│ │ │ │  </div>
│ │ │ │  <ul class="simple">
│ │ │ │  <li><p>Optional <code class="docutils literal notranslate"><span class="pre">axis</span></code> argument for methods like <a class="reference internal" href="generated/numpy.random.Generator.choice.html#numpy.random.Generator.choice" title="numpy.random.Generator.choice"><code class="xref py py-obj docutils literal notranslate"><span class="pre">choice</span></code></a>,
│ │ │ │  <a class="reference internal" href="generated/numpy.random.Generator.permutation.html#numpy.random.Generator.permutation" title="numpy.random.Generator.permutation"><code class="xref py py-obj docutils literal notranslate"><span class="pre">permutation</span></code></a> and <a class="reference internal" href="generated/numpy.random.Generator.shuffle.html#numpy.random.Generator.shuffle" title="numpy.random.Generator.shuffle"><code class="xref py py-obj docutils literal notranslate"><span class="pre">shuffle</span></code></a> that controls which
│ │ │ │  axis an operation is performed over for multi-dimensional arrays.</p></li>
│ │ │ │  </ul>
│ │ │ │ @@ -636,25 +636,25 @@
│ │ │ │  <span class="gh">Out[16]: </span>
│ │ │ │  <span class="go">array([[ 0,  1,  2,  3],</span>
│ │ │ │  <span class="go">       [ 4,  5,  6,  7],</span>
│ │ │ │  <span class="go">       [ 8,  9, 10, 11]])</span>
│ │ │ │  
│ │ │ │  <span class="gp">In [17]: </span><span class="n">rng</span><span class="o">.</span><span class="n">choice</span><span class="p">(</span><span class="n">a</span><span class="p">,</span> <span class="n">axis</span><span class="o">=</span><span class="mi">1</span><span class="p">,</span> <span class="n">size</span><span class="o">=</span><span class="mi">5</span><span class="p">)</span>
│ │ │ │  <span class="gh">Out[17]: </span>
│ │ │ │ -<span class="go">array([[ 3,  3,  0,  0,  2],</span>
│ │ │ │ -<span class="go">       [ 7,  7,  4,  4,  6],</span>
│ │ │ │ -<span class="go">       [11, 11,  8,  8, 10]])</span>
│ │ │ │ +<span class="go">array([[ 3,  0,  1,  2,  0],</span>
│ │ │ │ +<span class="go">       [ 7,  4,  5,  6,  4],</span>
│ │ │ │ +<span class="go">       [11,  8,  9, 10,  8]])</span>
│ │ │ │  
│ │ │ │  <span class="gp">In [18]: </span><span class="n">rng</span><span class="o">.</span><span class="n">shuffle</span><span class="p">(</span><span class="n">a</span><span class="p">,</span> <span class="n">axis</span><span class="o">=</span><span class="mi">1</span><span class="p">)</span>        <span class="c1"># Shuffle in-place</span>
│ │ │ │  
│ │ │ │  <span class="gp">In [19]: </span><span class="n">a</span>
│ │ │ │  <span class="gh">Out[19]: </span>
│ │ │ │ -<span class="go">array([[ 1,  2,  0,  3],</span>
│ │ │ │ -<span class="go">       [ 5,  6,  4,  7],</span>
│ │ │ │ -<span class="go">       [ 9, 10,  8, 11]])</span>
│ │ │ │ +<span class="go">array([[ 3,  2,  0,  1],</span>
│ │ │ │ +<span class="go">       [ 7,  6,  4,  5],</span>
│ │ │ │ +<span class="go">       [11, 10,  8,  9]])</span>
│ │ │ │  </pre></div>
│ │ │ │  </div>
│ │ │ │  <ul class="simple">
│ │ │ │  <li><p>Added a method to sample from the complex normal distribution
│ │ │ │  (<em class="xref py py-obj">complex_normal</em>)</p></li>
│ │ │ │  </ul>
│ │ │ │  </section>
│ │ │ │ ├── html2text {}
│ │ │ │ │ @@ -102,26 +102,26 @@
│ │ │ │ │  In [1]: import numpy.random
│ │ │ │ │  
│ │ │ │ │  In [2]: rng = np.random.default_rng()
│ │ │ │ │  
│ │ │ │ │  In [3]: %timeit -n 1 rng.standard_normal(100000)
│ │ │ │ │     ...: %timeit -n 1 numpy.random.standard_normal(100000)
│ │ │ │ │     ...:
│ │ │ │ │ -1.37 ms +- 28.7 us per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 1 loop each)
│ │ │ │ │ -2.61 ms +- 21.8 us per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 1 loop each)
│ │ │ │ │ +3.77 ms +- 1.22 ms per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 1 loop each)
│ │ │ │ │ +7.65 ms +- 590 us per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 1 loop each)
│ │ │ │ │  In [4]: %timeit -n 1 rng.standard_exponential(100000)
│ │ │ │ │     ...: %timeit -n 1 numpy.random.standard_exponential(100000)
│ │ │ │ │     ...:
│ │ │ │ │ -729 us +- 15.5 us per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 1 loop each)
│ │ │ │ │ -1.91 ms +- 9.09 us per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 1 loop each)
│ │ │ │ │ +2.18 ms +- 510 us per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 1 loop each)
│ │ │ │ │ +5.07 ms +- 178 us per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 1 loop each)
│ │ │ │ │  In [5]: %timeit -n 1 rng.standard_gamma(3.0, 100000)
│ │ │ │ │     ...: %timeit -n 1 numpy.random.standard_gamma(3.0, 100000)
│ │ │ │ │     ...:
│ │ │ │ │ -2.67 ms +- 14.5 us per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 1 loop each)
│ │ │ │ │ -5.04 ms +- 17.6 us per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 1 loop each)
│ │ │ │ │ +7.5 ms +- 241 us per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 1 loop each)
│ │ │ │ │ +14.9 ms +- 2.23 ms per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 1 loop each)
│ │ │ │ │      * _i_n_t_e_g_e_r_s is now the canonical way to generate integer random numbers from
│ │ │ │ │        a discrete uniform distribution. This replaces both _r_a_n_d_i_n_t and the
│ │ │ │ │        deprecated _r_a_n_d_o_m___i_n_t_e_g_e_r_s.
│ │ │ │ │      * The _r_a_n_d and _r_a_n_d_n methods are only available through the legacy
│ │ │ │ │        _R_a_n_d_o_m_S_t_a_t_e.
│ │ │ │ │      * _G_e_n_e_r_a_t_o_r_._r_a_n_d_o_m is now the canonical way to generate floating-point
│ │ │ │ │        random numbers, which replaces _R_a_n_d_o_m_S_t_a_t_e_._r_a_n_d_o_m___s_a_m_p_l_e, _s_a_m_p_l_e, and
│ │ │ │ │ @@ -140,38 +140,38 @@
│ │ │ │ │            o Uniforms (_r_a_n_d_o_m and _i_n_t_e_g_e_r_s)
│ │ │ │ │            o Normals (_s_t_a_n_d_a_r_d___n_o_r_m_a_l)
│ │ │ │ │            o Standard Gammas (_s_t_a_n_d_a_r_d___g_a_m_m_a)
│ │ │ │ │            o Standard Exponentials (_s_t_a_n_d_a_r_d___e_x_p_o_n_e_n_t_i_a_l)
│ │ │ │ │  In [6]: rng = np.random.default_rng()
│ │ │ │ │  
│ │ │ │ │  In [7]: rng.random(3, dtype=np.float64)
│ │ │ │ │ -Out[7]: array([0.04053616, 0.42818402, 0.32303853])
│ │ │ │ │ +Out[7]: array([0.0579012 , 0.02316269, 0.39269707])
│ │ │ │ │  
│ │ │ │ │  In [8]: rng.random(3, dtype=np.float32)
│ │ │ │ │ -Out[8]: array([0.26611024, 0.02697116, 0.34989303], dtype=float32)
│ │ │ │ │ +Out[8]: array([0.0804823 , 0.5320244 , 0.18964821], dtype=float32)
│ │ │ │ │  
│ │ │ │ │  In [9]: rng.integers(0, 256, size=3, dtype=np.uint8)
│ │ │ │ │ -Out[9]: array([137,  63, 165], dtype=uint8)
│ │ │ │ │ +Out[9]: array([111, 191, 213], dtype=uint8)
│ │ │ │ │      * Optional out argument that allows existing arrays to be filled for select
│ │ │ │ │        distributions
│ │ │ │ │            o Uniforms (_r_a_n_d_o_m)
│ │ │ │ │            o Normals (_s_t_a_n_d_a_r_d___n_o_r_m_a_l)
│ │ │ │ │            o Standard Gammas (_s_t_a_n_d_a_r_d___g_a_m_m_a)
│ │ │ │ │            o Standard Exponentials (_s_t_a_n_d_a_r_d___e_x_p_o_n_e_n_t_i_a_l)
│ │ │ │ │        This allows multithreading to fill large arrays in chunks using suitable
│ │ │ │ │        BitGenerators in parallel.
│ │ │ │ │  In [10]: rng = np.random.default_rng()
│ │ │ │ │  
│ │ │ │ │  In [11]: existing = np.zeros(4)
│ │ │ │ │  
│ │ │ │ │  In [12]: rng.random(out=existing[:2])
│ │ │ │ │ -Out[12]: array([0.99625607, 0.12587683])
│ │ │ │ │ +Out[12]: array([0.2073365 , 0.79284309])
│ │ │ │ │  
│ │ │ │ │  In [13]: print(existing)
│ │ │ │ │ -[0.99625607 0.12587683 0.         0.        ]
│ │ │ │ │ +[0.2073365  0.79284309 0.         0.        ]
│ │ │ │ │      * Optional axis argument for methods like _c_h_o_i_c_e, _p_e_r_m_u_t_a_t_i_o_n and _s_h_u_f_f_l_e
│ │ │ │ │        that controls which axis an operation is performed over for multi-
│ │ │ │ │        dimensional arrays.
│ │ │ │ │  In [14]: rng = np.random.default_rng()
│ │ │ │ │  
│ │ │ │ │  In [15]: a = np.arange(12).reshape((3, 4))
│ │ │ │ │  
│ │ │ │ │ @@ -179,25 +179,25 @@
│ │ │ │ │  Out[16]:
│ │ │ │ │  array([[ 0,  1,  2,  3],
│ │ │ │ │         [ 4,  5,  6,  7],
│ │ │ │ │         [ 8,  9, 10, 11]])
│ │ │ │ │  
│ │ │ │ │  In [17]: rng.choice(a, axis=1, size=5)
│ │ │ │ │  Out[17]:
│ │ │ │ │ -array([[ 3,  3,  0,  0,  2],
│ │ │ │ │ -       [ 7,  7,  4,  4,  6],
│ │ │ │ │ -       [11, 11,  8,  8, 10]])
│ │ │ │ │ +array([[ 3,  0,  1,  2,  0],
│ │ │ │ │ +       [ 7,  4,  5,  6,  4],
│ │ │ │ │ +       [11,  8,  9, 10,  8]])
│ │ │ │ │  
│ │ │ │ │  In [18]: rng.shuffle(a, axis=1)        # Shuffle in-place
│ │ │ │ │  
│ │ │ │ │  In [19]: a
│ │ │ │ │  Out[19]:
│ │ │ │ │ -array([[ 1,  2,  0,  3],
│ │ │ │ │ -       [ 5,  6,  4,  7],
│ │ │ │ │ -       [ 9, 10,  8, 11]])
│ │ │ │ │ +array([[ 3,  2,  0,  1],
│ │ │ │ │ +       [ 7,  6,  4,  5],
│ │ │ │ │ +       [11, 10,  8,  9]])
│ │ │ │ │      * Added a method to sample from the complex normal distribution
│ │ │ │ │        (ccoommpplleexx__nnoorrmmaall)
│ │ │ │ │  _p_r_e_v_i_o_u_s
│ │ │ │ │  _M_u_l_t_i_t_h_r_e_a_d_e_d_ _g_e_n_e_r_a_t_i_o_n
│ │ │ │ │  _n_e_x_t
│ │ │ │ │  _P_e_r_f_o_r_m_a_n_c_e
│ │ │ │ │  © Copyright 2008-2025, NumPy Developers.
│ │ │ ├── ./usr/share/doc/python-numpy/html/reference/routines.polynomials.html
│ │ │ │ @@ -609,31 +609,31 @@
│ │ │ │  
│ │ │ │  <span class="gp">In [3]: </span><span class="n">y</span> <span class="o">=</span> <span class="n">np</span><span class="o">.</span><span class="n">arange</span><span class="p">(</span><span class="mi">10</span><span class="p">)</span> <span class="o">+</span> <span class="n">rng</span><span class="o">.</span><span class="n">standard_normal</span><span class="p">(</span><span class="mi">10</span><span class="p">)</span>
│ │ │ │  </pre></div>
│ │ │ │  </div>
│ │ │ │  <p>With the legacy polynomial module, a linear fit (i.e. polynomial of degree 1)
│ │ │ │  could be applied to these data with <a class="reference internal" href="generated/numpy.polyfit.html#numpy.polyfit" title="numpy.polyfit"><code class="xref py py-obj docutils literal notranslate"><span class="pre">polyfit</span></code></a>:</p>
│ │ │ │  <div class="highlight-ipython notranslate"><div class="highlight"><pre><span></span><span class="gp">In [4]: </span><span class="n">np</span><span class="o">.</span><span class="n">polyfit</span><span class="p">(</span><span class="n">x</span><span class="p">,</span> <span class="n">y</span><span class="p">,</span> <span class="n">deg</span><span class="o">=</span><span class="mi">1</span><span class="p">)</span>
│ │ │ │ -<span class="gh">Out[4]: </span><span class="go">array([ 1.00170363, -0.51087744])</span>
│ │ │ │ +<span class="gh">Out[4]: </span><span class="go">array([ 1.16203071, -0.67075451])</span>
│ │ │ │  </pre></div>
│ │ │ │  </div>
│ │ │ │  <p>With the new polynomial API, the <a class="reference internal" href="generated/numpy.polynomial.polynomial.Polynomial.fit.html#numpy.polynomial.polynomial.Polynomial.fit" title="numpy.polynomial.polynomial.Polynomial.fit"><code class="xref py py-obj docutils literal notranslate"><span class="pre">fit</span></code></a>
│ │ │ │  class method is preferred:</p>
│ │ │ │  <div class="highlight-ipython notranslate"><div class="highlight"><pre><span></span><span class="gp">In [5]: </span><span class="n">p_fitted</span> <span class="o">=</span> <span class="n">np</span><span class="o">.</span><span class="n">polynomial</span><span class="o">.</span><span class="n">Polynomial</span><span class="o">.</span><span class="n">fit</span><span class="p">(</span><span class="n">x</span><span class="p">,</span> <span class="n">y</span><span class="p">,</span> <span class="n">deg</span><span class="o">=</span><span class="mi">1</span><span class="p">)</span>
│ │ │ │  
│ │ │ │  <span class="gp">In [6]: </span><span class="n">p_fitted</span>
│ │ │ │ -<span class="gh">Out[6]: </span><span class="go">Polynomial([3.99678887, 4.50766632], domain=[0., 9.], window=[-1.,  1.], symbol=&#39;x&#39;)</span>
│ │ │ │ +<span class="gh">Out[6]: </span><span class="go">Polynomial([4.55838368, 5.22913819], domain=[0., 9.], window=[-1.,  1.], symbol=&#39;x&#39;)</span>
│ │ │ │  </pre></div>
│ │ │ │  </div>
│ │ │ │  <p>Note that the coefficients are given <em>in the scaled domain</em> defined by the
│ │ │ │  linear mapping between the <code class="docutils literal notranslate"><span class="pre">window</span></code> and <code class="docutils literal notranslate"><span class="pre">domain</span></code>.
│ │ │ │  <a class="reference internal" href="generated/numpy.polynomial.polynomial.Polynomial.convert.html#numpy.polynomial.polynomial.Polynomial.convert" title="numpy.polynomial.polynomial.Polynomial.convert"><code class="xref py py-obj docutils literal notranslate"><span class="pre">convert</span></code></a> can be used to get the
│ │ │ │  coefficients in the unscaled data domain.</p>
│ │ │ │  <div class="highlight-ipython notranslate"><div class="highlight"><pre><span></span><span class="gp">In [7]: </span><span class="n">p_fitted</span><span class="o">.</span><span class="n">convert</span><span class="p">()</span>
│ │ │ │ -<span class="gh">Out[7]: </span><span class="go">Polynomial([-0.51087744,  1.00170363], domain=[-1.,  1.], window=[-1.,  1.], symbol=&#39;x&#39;)</span>
│ │ │ │ +<span class="gh">Out[7]: </span><span class="go">Polynomial([-0.67075451,  1.16203071], domain=[-1.,  1.], window=[-1.,  1.], symbol=&#39;x&#39;)</span>
│ │ │ │  </pre></div>
│ │ │ │  </div>
│ │ │ │  </section>
│ │ │ │  </section>
│ │ │ │  <section id="documentation-for-the-polynomial-package">
│ │ │ │  <h2>Documentation for the <a class="reference internal" href="routines.polynomials-package.html#module-numpy.polynomial" title="numpy.polynomial"><code class="xref py py-obj docutils literal notranslate"><span class="pre">polynomial</span></code></a> package<a class="headerlink" href="#documentation-for-the-polynomial-package" title="Link to this heading">#</a></h2>
│ │ │ │  <p>In addition to standard power series polynomials, the polynomial package
│ │ │ │ ├── html2text {}
│ │ │ │ │ @@ -150,26 +150,26 @@
│ │ │ │ │  
│ │ │ │ │  In [2]: x = np.arange(10)
│ │ │ │ │  
│ │ │ │ │  In [3]: y = np.arange(10) + rng.standard_normal(10)
│ │ │ │ │  With the legacy polynomial module, a linear fit (i.e. polynomial of degree 1)
│ │ │ │ │  could be applied to these data with _p_o_l_y_f_i_t:
│ │ │ │ │  In [4]: np.polyfit(x, y, deg=1)
│ │ │ │ │ -Out[4]: array([ 1.00170363, -0.51087744])
│ │ │ │ │ +Out[4]: array([ 1.16203071, -0.67075451])
│ │ │ │ │  With the new polynomial API, the _f_i_t class method is preferred:
│ │ │ │ │  In [5]: p_fitted = np.polynomial.Polynomial.fit(x, y, deg=1)
│ │ │ │ │  
│ │ │ │ │  In [6]: p_fitted
│ │ │ │ │ -Out[6]: Polynomial([3.99678887, 4.50766632], domain=[0., 9.], window=[-1.,
│ │ │ │ │ +Out[6]: Polynomial([4.55838368, 5.22913819], domain=[0., 9.], window=[-1.,
│ │ │ │ │  1.], symbol='x')
│ │ │ │ │  Note that the coefficients are given iinn tthhee ssccaalleedd ddoommaaiinn defined by the linear
│ │ │ │ │  mapping between the window and domain. _c_o_n_v_e_r_t can be used to get the
│ │ │ │ │  coefficients in the unscaled data domain.
│ │ │ │ │  In [7]: p_fitted.convert()
│ │ │ │ │ -Out[7]: Polynomial([-0.51087744,  1.00170363], domain=[-1.,  1.], window=[-1.,
│ │ │ │ │ +Out[7]: Polynomial([-0.67075451,  1.16203071], domain=[-1.,  1.], window=[-1.,
│ │ │ │ │  1.], symbol='x')
│ │ │ │ │  ********** DDooccuummeennttaattiioonn ffoorr tthhee _pp_oo_ll_yy_nn_oo_mm_ii_aa_ll ppaacckkaaggee_## **********
│ │ │ │ │  In addition to standard power series polynomials, the polynomial package
│ │ │ │ │  provides several additional kinds of polynomials including Chebyshev, Hermite
│ │ │ │ │  (two subtypes), Laguerre, and Legendre polynomials. Each of these has an
│ │ │ │ │  associated ccoonnvveenniieennccee ccllaassss available from the _n_u_m_p_y_._p_o_l_y_n_o_m_i_a_l namespace that
│ │ │ │ │  provides a consistent interface for working with polynomials regardless of
│ │ │ ├── ./usr/share/doc/python-numpy/html/searchindex.js
│ │ │ │ ├── js-beautify {}
│ │ │ │ │ @@ -32318,15 +32318,14 @@
│ │ │ │ │          "00032805": 1697,
│ │ │ │ │          "000e": [410, 2657],
│ │ │ │ │          "000j": 1335,
│ │ │ │ │          "001": [335, 420, 947, 1541, 1596, 1602, 1653, 1659, 1710, 1716, 1767, 1773, 1824, 1830, 1879, 1886, 1893, 2160],
│ │ │ │ │          "0010": 1519,
│ │ │ │ │          "0011": 138,
│ │ │ │ │          "001637457145670096": 2315,
│ │ │ │ │ -        "00170363": 2488,
│ │ │ │ │          "001j": [1596, 1653, 1710, 1767, 1824, 1879, 1893],
│ │ │ │ │          "002": [1335, 1602, 1659, 1716, 1773, 1830, 1886],
│ │ │ │ │          "0024": 477,
│ │ │ │ │          "003": [2327, 2372, 2419],
│ │ │ │ │          "005": 2188,
│ │ │ │ │          "0050000029": [357, 359],
│ │ │ │ │          "0050045159": [357, 359],
│ │ │ │ │ @@ -32356,74 +32355,75 @@
│ │ │ │ │          "01t08": 2525,
│ │ │ │ │          "01t12": 55,
│ │ │ │ │          "02": [54, 55, 147, 162, 163, 410, 547, 566, 669, 1335, 1586, 1601, 1658, 1715, 1772, 1816, 1829, 1885, 2104],
│ │ │ │ │          "020995": 57,
│ │ │ │ │          "02284196": 1697,
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│ │ │ │ │          "02i": [513, 2643],
│ │ │ │ │          "03": [55, 67, 163, 566, 669, 1335, 1586, 1816, 2657],
│ │ │ │ │          "03125": [1585, 2491],
│ │ │ │ │          "0326911": [2335, 2378, 2425],
│ │ │ │ │          "0361": 2607,
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│ │ │ │ │ -        "04": [54, 55, 164, 410, 547, 1586, 2461, 2463, 2594, 2658],
│ │ │ │ │ +        "04": [54, 55, 164, 410, 547, 1586, 2463, 2594, 2658],
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│ │ │ │ │ -        "04053616": 2461,
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│ │ │ │ │          "05": [55, 91, 163, 410, 548, 669, 896, 1095, 1871, 2083, 2173, 2353, 2400, 2450, 2647],
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│ │ │ │ │          "0596779": 1153,
│ │ │ │ │          "06": [55, 566, 2083, 2508],
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│ │ │ │ │          "0625": [418, 624, 1645],
│ │ │ │ │          "06369197489564249": 2458,
│ │ │ │ │          "06381726": 349,
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│ │ │ │ │          "06959433e": [420, 947],
│ │ │ │ │ -        "07": [55, 164, 547, 896, 897, 1335, 2170, 2508],
│ │ │ │ │ +        "07": [55, 164, 547, 896, 897, 1335, 2170, 2461, 2508],
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│ │ │ │ │          "0800": 2525,
│ │ │ │ │ +        "0804823": 2461,
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│ │ │ │ │ +        "09": [55, 2171, 2323, 2367, 2414],
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│ │ │ │ │ @@ -32587,15 +32587,15 @@
│ │ │ │ │          "10x100": 652,
│ │ │ │ │          "11": [8, 38, 42, 47, 54, 55, 58, 59, 60, 61, 62, 73, 79, 98, 107, 108, 135, 137, 138, 140, 141, 250, 270, 296, 336, 354, 364, 366, 367, 375, 435, 513, 520, 530, 628, 653, 664, 880, 893, 905, 941, 963, 1069, 1083, 1107, 1114, 1122, 1123, 1124, 1131, 1143, 1159, 1160, 1161, 1164, 1166, 1167, 1193, 1194, 1195, 1204, 1205, 1206, 1212, 1213, 1218, 1228, 1229, 1236, 1240, 1247, 1249, 1301, 1312, 1455, 1466, 1510, 1557, 1580, 1601, 1618, 1640, 1644, 1654, 1656, 1658, 1675, 1697, 1715, 1732, 1754, 1759, 1762, 1772, 1789, 1811, 1818, 1829, 1846, 1867, 1885, 1912, 1975, 1986, 2080, 2083, 2089, 2091, 2115, 2125, 2180, 2184, 2204, 2205, 2206, 2208, 2209, 2210, 2225, 2237, 2240, 2246, 2248, 2316, 2333, 2336, 2342, 2353, 2361, 2377, 2379, 2390, 2400, 2408, 2424, 2426, 2438, 2450, 2457, 2461, 2491, 2513, 2519, 2520, 2522, 2535, 2539, 2547, 2554, 2560, 2571, 2576, 2577, 2578, 2579, 2580, 2581, 2587, 2588, 2590, 2591, 2592, 2593, 2594, 2595, 2596, 2597, 2598, 2599, 2600, 2601, 2602, 2622, 2627, 2634, 2636, 2637, 2640, 2644, 2647, 2656, 2664, 2665],
│ │ │ │ │          "110": [38, 136, 409, 523, 542, 968, 969, 2665],
│ │ │ │ │          "1100": [140, 1519],
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│ │ │ │ │          "110m": 409,
│ │ │ │ │ -        "111": [2463, 2636],
│ │ │ │ │ +        "111": [2461, 2463, 2636],
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│ │ │ │ │          "11101": [138, 144],
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│ │ │ │ │          "1111100": [55, 162, 163, 164, 547],
│ │ │ │ │          "111111": 1335,
│ │ │ │ │          "1111111111110010": [142, 546],
│ │ │ │ │ @@ -32716,15 +32716,14 @@
│ │ │ │ │          "123456789a123456789b": 25,
│ │ │ │ │          "1234567e": 2172,
│ │ │ │ │          "12346": 2462,
│ │ │ │ │          "1235": 2091,
│ │ │ │ │          "123abc": [302, 305, 2131, 2134],
│ │ │ │ │          "124": [98, 905],
│ │ │ │ │          "125": [470, 660, 1114, 1142, 1645, 1651, 1899, 1900, 2239, 2339, 2382, 2429, 2460, 2491, 2658, 2665],
│ │ │ │ │ -        "12587683": 2461,
│ │ │ │ │          "12589991e": 645,
│ │ │ │ │          "126": [863, 1048, 1116, 1904],
│ │ │ │ │          "1261": 2612,
│ │ │ │ │          "12658": 2560,
│ │ │ │ │          "12697628": 2634,
│ │ │ │ │          "127": [62, 66, 514, 863, 1048, 1102, 1116, 1904, 2301, 2302, 2462, 2463, 2464, 2583, 2638],
│ │ │ │ │          "12736": [2548, 2549],
│ │ │ │ │ @@ -32783,15 +32782,14 @@
│ │ │ │ │          "13605": 2560,
│ │ │ │ │          "13610": 2560,
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│ │ │ │ │          "13808": [2553, 2558],
│ │ │ │ │          "13823": 2552,
│ │ │ │ │ @@ -33096,27 +33094,27 @@
│ │ │ │ │          "16134": 2572,
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│ │ │ │ │          "16551": 2566,
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│ │ │ │ │ @@ -33238,15 +33236,15 @@
│ │ │ │ │          "17727": 2576,
│ │ │ │ │          "1774": [2329, 2373, 2420],
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│ │ │ │ │ +        "178": [566, 2461],
│ │ │ │ │          "17843": [2576, 2583],
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│ │ │ │ │ @@ -33356,27 +33354,29 @@
│ │ │ │ │          "18935": 2576,
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│ │ │ │ │          "18963": 2576,
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│ │ │ │ │          "1899": 2612,
│ │ │ │ │          "18_446_744_073_709_551_615": 62,
│ │ │ │ │          "18e": 2086,
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│ │ │ │ │ +        "21": [21, 26, 28, 30, 31, 40, 47, 54, 55, 58, 74, 98, 162, 163, 270, 336, 357, 359, 377, 388, 396, 403, 476, 477, 628, 661, 669, 880, 905, 944, 1069, 1229, 1312, 1466, 1869, 1881, 1986, 2091, 2168, 2172, 2208, 2225, 2230, 2237, 2238, 2342, 2343, 2463, 2513, 2515, 2517, 2519, 2567, 2568, 2572, 2583, 2585, 2588, 2594, 2627, 2628, 2632, 2634, 2636, 2640, 2641, 2648, 2653, 2656, 2664, 2665, 2667],
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│ │ │ │ │ +        "22": [21, 22, 29, 30, 40, 47, 52, 54, 55, 58, 59, 98, 107, 108, 109, 163, 270, 336, 378, 425, 485, 628, 658, 669, 880, 905, 1045, 1069, 1113, 1211, 1229, 1294, 1312, 1336, 1337, 1340, 1341, 1343, 1344, 1345, 1346, 1347, 1348, 1349, 1358, 1448, 1466, 1514, 1521, 1522, 1543, 1591, 1905, 1908, 1913, 1968, 1986, 2091, 2208, 2236, 2237, 2342, 2461, 2513, 2517, 2519, 2534, 2588, 2634, 2636, 2640, 2656, 2665],
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│ │ │ │ │          "22004": 2594,
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│ │ │ │ │ @@ -33896,15 +33898,15 @@
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│ │ │ │ │ +        "23": [1, 8, 10, 18, 32, 43, 47, 54, 55, 58, 62, 63, 75, 79, 98, 135, 139, 163, 270, 287, 329, 336, 483, 513, 628, 669, 880, 905, 917, 1029, 1069, 1104, 1229, 1241, 1312, 1324, 1466, 1478, 1545, 1707, 1748, 1777, 1903, 1913, 1986, 1998, 2154, 2208, 2235, 2237, 2256, 2321, 2340, 2342, 2365, 2383, 2412, 2430, 2461, 2513, 2519, 2542, 2552, 2595, 2622, 2627, 2634, 2636, 2640, 2644, 2647, 2656, 2665],
│ │ │ │ │          "230": 409,
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│ │ │ │ │ @@ -34509,15 +34511,15 @@
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│ │ │ │ │ -        "28": [36, 54, 55, 146, 409, 661, 1695, 1704, 1707, 1862, 2168, 2208, 2225, 2461, 2463, 2513, 2538, 2539, 2540, 2543, 2629, 2640, 2648, 2656, 2658, 2665],
│ │ │ │ │ +        "28": [36, 54, 55, 146, 409, 661, 1695, 1704, 1707, 1862, 2168, 2208, 2225, 2463, 2513, 2538, 2539, 2540, 2543, 2629, 2640, 2648, 2656, 2658, 2665],
│ │ │ │ │          "28000000e": 1335,
│ │ │ │ │          "2800000e": 1335,
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│ │ │ │ │ @@ -34682,15 +34684,14 @@
│ │ │ │ │          "3192": 2615,
│ │ │ │ │          "31962608": [196, 836, 1008, 1179, 1266, 1421, 1940],
│ │ │ │ │          "32": [1, 13, 21, 50, 54, 55, 56, 59, 61, 62, 63, 65, 69, 74, 137, 144, 215, 270, 336, 390, 434, 514, 584, 661, 880, 893, 1027, 1069, 1083, 1143, 1198, 1229, 1249, 1281, 1312, 1345, 1348, 1435, 1466, 1519, 1884, 1886, 1902, 1955, 1986, 2076, 2091, 2168, 2204, 2208, 2225, 2240, 2261, 2262, 2268, 2269, 2272, 2273, 2274, 2277, 2278, 2279, 2282, 2283, 2284, 2287, 2288, 2299, 2300, 2301, 2302, 2303, 2304, 2314, 2331, 2375, 2422, 2458, 2459, 2460, 2462, 2508, 2513, 2520, 2521, 2522, 2535, 2543, 2544, 2545, 2546, 2547, 2557, 2562, 2564, 2572, 2574, 2579, 2582, 2587, 2588, 2599, 2602, 2606, 2607, 2617, 2622, 2636, 2638, 2640, 2644, 2645, 2647, 2648, 2651, 2656, 2657, 2658, 2665],
│ │ │ │ │          "320": 1149,
│ │ │ │ │          "32000": 2094,
│ │ │ │ │          "32119158": 1867,
│ │ │ │ │          "323": [260, 421, 948, 1059, 1222, 1305, 1350, 1459, 1579, 1590, 1604, 1605, 1639, 1649, 1661, 1662, 1696, 1706, 1718, 1719, 1753, 1763, 1775, 1776, 1810, 1820, 1832, 1833, 1866, 1875, 1887, 1888, 1979, 2312],
│ │ │ │ │ -        "32303853": 2461,
│ │ │ │ │          "3263": 2617,
│ │ │ │ │          "32767": 535,
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│ │ │ │ │          "32_768": 62,
│ │ │ │ │          "32bit": [50, 61, 62, 2364, 2377, 2379, 2388, 2411, 2424, 2426, 2435, 2517, 2572, 2589],
│ │ │ │ │          "32x": 2583,
│ │ │ │ │ @@ -34732,15 +34733,14 @@
│ │ │ │ │          "34784527": 2634,
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│ │ │ │ │ -        "34989303": 2461,
│ │ │ │ │          "35": [409, 489, 669, 870, 1056, 2204, 2325, 2369, 2416, 2572, 2634, 2640, 2656, 2665],
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│ │ │ │ │          "365": [544, 1344, 1346, 1522, 1908],
│ │ │ │ │          "366": 55,
│ │ │ │ │          "36674": 2098,
│ │ │ │ │          "36787944": [1660, 1774],
│ │ │ │ │ -        "37": [59, 60, 136, 1913, 2083, 2204, 2236, 2461, 2463, 2640, 2656, 2665],
│ │ │ │ │ +        "37": [59, 60, 136, 1913, 2083, 2204, 2236, 2463, 2640, 2656, 2665],
│ │ │ │ │          "370": 652,
│ │ │ │ │          "3701": 2615,
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│ │ │ │ │ @@ -34790,14 +34790,15 @@
│ │ │ │ │          "3891": 2641,
│ │ │ │ │          "39": [30, 58, 2208, 2463, 2640, 2656],
│ │ │ │ │          "390": [2270, 2300],
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│ │ │ │ │ +        "39269707": 2461,
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│ │ │ │ │          "3_000": 669,
│ │ │ │ │          "3abcd": 513,
│ │ │ │ │ @@ -34876,15 +34877,14 @@
│ │ │ │ │          "4261": 2617,
│ │ │ │ │          "4262": 2617,
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│ │ │ │ │ -        "42818402": 2461,
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│ │ │ │ │          "4294967296": [196, 836, 1008, 1179, 1266, 1421, 1940],
│ │ │ │ │          "43": [2208, 2583, 2634, 2640, 2656, 2665],
│ │ │ │ │          "430148": 2634,
│ │ │ │ │          "43014843": 2634,
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│ │ │ │ │ @@ -35025,22 +35025,20 @@
│ │ │ │ │          "5047328775385895": 2315,
│ │ │ │ │          "50491112870": 55,
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│ │ │ │ │ -        "50766632": 2488,
│ │ │ │ │          "5082": 2620,
│ │ │ │ │          "5095": 2620,
│ │ │ │ │          "51": [58, 520, 1654, 1752, 1761, 1867, 1870, 2083, 2204, 2331, 2339, 2356, 2375, 2382, 2403, 2422, 2429, 2453, 2622, 2656, 2665],
│ │ │ │ │ -        "510": [143, 570],
│ │ │ │ │ +        "510": [143, 570, 2461],
│ │ │ │ │          "5100": 2620,
│ │ │ │ │          "5104": 2620,
│ │ │ │ │ -        "51087744": 2488,
│ │ │ │ │          "51182162": 2665,
│ │ │ │ │          "512": [69, 893, 1083, 1143, 1247, 2115, 2240, 2542, 2547, 2665],
│ │ │ │ │          "51327412": 1891,
│ │ │ │ │          "5136": 2620,
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│ │ │ │ │          "514229": 28,
│ │ │ │ │          "5147": 2620,
│ │ │ │ │ @@ -35069,14 +35067,15 @@
│ │ │ │ │          "526": 2463,
│ │ │ │ │          "5260": [2353, 2400, 2450],
│ │ │ │ │          "5271": 42,
│ │ │ │ │          "53": [162, 457, 1638, 2208, 2551, 2554, 2656, 2665],
│ │ │ │ │          "5306": [409, 661, 2168],
│ │ │ │ │          "5313": 2621,
│ │ │ │ │          "5316": 2621,
│ │ │ │ │ +        "5320244": 2461,
│ │ │ │ │          "5324j": [416, 417, 622, 623],
│ │ │ │ │          "5354": 2621,
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│ │ │ │ │ @@ -35112,14 +35111,15 @@
│ │ │ │ │          "5524": 2621,
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│ │ │ │ │ +        "55838368": 2488,
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│ │ │ │ │          "56": [52, 55, 61, 544, 1764, 2204, 2463, 2656, 2658],
│ │ │ │ │          "5612": 2621,
│ │ │ │ │          "5614": 2522,
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│ │ │ │ │          "5625": 2491,
│ │ │ │ │ @@ -35146,14 +35146,15 @@
│ │ │ │ │          "582892": 2634,
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│ │ │ │ │          "58578644": 1756,
│ │ │ │ │          "58826587": 349,
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│ │ │ │ │ +        "590": 2461,
│ │ │ │ │          "5910": [287, 1241, 1324, 1478, 1998],
│ │ │ │ │          "595726": 2634,
│ │ │ │ │          "59572603": 2634,
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│ │ │ │ │ @@ -35175,15 +35176,15 @@
│ │ │ │ │          "60546483": 523,
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│ │ │ │ │ -        "61": [13, 2461, 2656],
│ │ │ │ │ +        "61": [13, 2656],
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│ │ │ │ │ @@ -35197,15 +35198,15 @@
│ │ │ │ │          "62318272": [2319, 2363, 2410],
│ │ │ │ │          "62341325": 514,
│ │ │ │ │          "62374854": 2665,
│ │ │ │ │          "624": [2300, 2370, 2394, 2417, 2444, 2462],
│ │ │ │ │          "625": [99, 478, 645, 906, 2390, 2438],
│ │ │ │ │          "6273591314603949": [2335, 2378, 2425],
│ │ │ │ │          "62949953e": 645,
│ │ │ │ │ -        "63": [58, 514, 669, 1748, 1777, 2336, 2461, 2463, 2520, 2566, 2594, 2641, 2656],
│ │ │ │ │ +        "63": [58, 514, 669, 1748, 1777, 2336, 2463, 2520, 2566, 2594, 2641, 2656],
│ │ │ │ │          "631198583": 55,
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│ │ │ │ │          "63317787e": [2166, 2167],
│ │ │ │ │          "63526532": 2458,
│ │ │ │ │          "636363636364": [2353, 2400, 2450],
│ │ │ │ │          "63696169": 2634,
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│ │ │ │ │ @@ -35231,15 +35232,15 @@
│ │ │ │ │          "6488": 2522,
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│ │ │ │ │          "6499": 2522,
│ │ │ │ │          "64bit": [50, 61, 62, 2364, 2377, 2379, 2388, 2411, 2424, 2426, 2435, 2517, 2572, 2594],
│ │ │ │ │ -        "65": 2656,
│ │ │ │ │ +        "65": [2461, 2656],
│ │ │ │ │          "650": 2618,
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│ │ │ │ │          "65200189e": 566,
│ │ │ │ │ @@ -35305,16 +35306,17 @@
│ │ │ │ │          "6678": 2522,
│ │ │ │ │          "6686": 2522,
│ │ │ │ │          "6689502": 2576,
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│ │ │ │ │ @@ -35396,15 +35398,15 @@
│ │ │ │ │          "721fc64": 13,
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│ │ │ │ │ @@ -35455,15 +35457,15 @@
│ │ │ │ │          "7670": 2526,
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│ │ │ │ │ -        "77": [29, 36, 37, 38, 39, 2463, 2634, 2653, 2656],
│ │ │ │ │ +        "77": [29, 36, 37, 38, 39, 2461, 2463, 2634, 2653, 2656],
│ │ │ │ │          "770": [287, 1241, 1324, 1478, 1998, 2649],
│ │ │ │ │          "77086955": 1526,
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│ │ │ │ │ @@ -35499,14 +35501,15 @@
│ │ │ │ │          "7896": 2527,
│ │ │ │ │          "79": [13, 87, 100, 104, 129, 2656],
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│ │ │ │ │ @@ -35635,15 +35638,15 @@
│ │ │ │ │          "9": [10, 12, 26, 30, 31, 32, 38, 42, 47, 54, 55, 57, 58, 59, 60, 79, 89, 91, 96, 97, 98, 114, 117, 118, 119, 132, 141, 147, 149, 150, 158, 171, 175, 202, 227, 261, 270, 287, 299, 305, 312, 320, 321, 322, 337, 348, 355, 357, 359, 364, 365, 366, 367, 369, 372, 375, 409, 420, 435, 441, 442, 447, 460, 478, 483, 514, 520, 529, 530, 543, 548, 565, 566, 573, 577, 608, 640, 641, 642, 644, 646, 648, 653, 655, 656, 659, 660, 661, 664, 666, 669, 680, 823, 830, 838, 839, 853, 860, 863, 864, 865, 880, 881, 886, 887, 888, 893, 896, 903, 904, 905, 908, 912, 913, 914, 919, 920, 921, 924, 926, 927, 936, 939, 947, 950, 952, 953, 957, 963, 993, 1002, 1010, 1013, 1033, 1044, 1048, 1049, 1050, 1060, 1069, 1070, 1076, 1077, 1078, 1083, 1104, 1106, 1107, 1108, 1113, 1116, 1119, 1135, 1142, 1143, 1145, 1148, 1149, 1157, 1159, 1160, 1161, 1164, 1166, 1167, 1184, 1193, 1194, 1195, 1200, 1204, 1205, 1206, 1212, 1213, 1223, 1228, 1229, 1236, 1240, 1241, 1246, 1247, 1249, 1271, 1283, 1306, 1312, 1324, 1334, 1335, 1342, 1348, 1426, 1437, 1460, 1466, 1478, 1483, 1510, 1512, 1521, 1527, 1540, 1543, 1545, 1586, 1644, 1650, 1656, 1707, 1752, 1762, 1808, 1816, 1870, 1876, 1882, 1884, 1885, 1886, 1903, 1904, 1907, 1908, 1912, 1913, 1914, 1916, 1945, 1957, 1980, 1986, 1998, 2079, 2085, 2087, 2091, 2104, 2107, 2110, 2111, 2115, 2116, 2118, 2128, 2134, 2140, 2148, 2149, 2150, 2161, 2168, 2171, 2204, 2205, 2206, 2208, 2209, 2210, 2211, 2223, 2224, 2225, 2236, 2237, 2238, 2239, 2240, 2246, 2248, 2257, 2303, 2316, 2319, 2327, 2328, 2332, 2334, 2341, 2342, 2347, 2361, 2363, 2376, 2384, 2388, 2395, 2408, 2410, 2423, 2431, 2435, 2445, 2457, 2461, 2463, 2488, 2489, 2491, 2508, 2513, 2519, 2520, 2521, 2522, 2525, 2566, 2567, 2568, 2569, 2570, 2571, 2572, 2576, 2577, 2578, 2580, 2583, 2586, 2587, 2590, 2592, 2599, 2600, 2601, 2602, 2603, 2604, 2605, 2606, 2616, 2622, 2623, 2624, 2625, 2630, 2632, 2634, 2637, 2638, 2640, 2643, 2644, 2646, 2647, 2648, 2656, 2657, 2664, 2665, 2667],
│ │ │ │ │          "90": [25, 29, 33, 37, 39, 55, 68, 78, 363, 1910, 2082, 2103, 2248, 2463, 2610, 2653, 2656],
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│ │ │ │ │ @@ -35762,16 +35765,14 @@
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│ │ │ │ │          "99394529": [2339, 2352, 2382, 2389, 2399, 2429, 2436, 2449],
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│ │ │ │ │          "99507202": 349,
│ │ │ │ │ -        "99625607": 2461,
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│ │ │ │ │          "999": [543, 844, 864, 887, 1020, 1049, 1077, 1125, 2535, 2643],
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│ │ │ │ ├── ./md5sums
│ │ │ │ │┄ Files differ
│ ├── data.tar.xz
│ │ ├── data.tar
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│ │ │ │┄ File has been modified after NT_GNU_BUILD_ID has been applied.
│ │ │ │ ├── readelf --wide --decompress --hex-dump=.gnu_debuglink {}
│ │ │ │ │┄ error from `readelf --wide --decompress --hex-dump=.gnu_debuglink {}`:
│ │ │ │ │┄ readelf: Error: no .dynamic section in the dynamic segment
│ │ │ │ │ @@ -1,7 +1,7 @@
│ │ │ │ │  
│ │ │ │ │  Hex dump of section '.gnu_debuglink':
│ │ │ │ │    0x00000000 30646665 66323863 62623162 39623665 0dfef28cbb1b9b6e
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│ │ │ │ │    0x00000020 34626464 33382e64 65627567 00000000 4bdd38.debug....
│ │ │ │ │ -  0x00000030 cffebc75                            ...u
│ │ │ │ │ +  0x00000030 a762b3e5                            .b..
│ │ │ ├── ./usr/lib/python3/dist-packages/numpy/_core/_multiarray_umath.cpython-313-x86_64-linux-gnu.so
│ │ │ │┄ File has been modified after NT_GNU_BUILD_ID has been applied.
│ │ │ │ ├── readelf --wide --decompress --hex-dump=.gnu_debuglink {}
│ │ │ │ │┄ error from `readelf --wide --decompress --hex-dump=.gnu_debuglink {}`:
│ │ │ │ │┄ readelf: Error: no .dynamic section in the dynamic segment
│ │ │ │ │ @@ -1,7 +1,7 @@
│ │ │ │ │  
│ │ │ │ │  Hex dump of section '.gnu_debuglink':
│ │ │ │ │    0x00000000 66313863 35386335 38356262 66316132 f18c58c585bbf1a2
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│ │ │ │ │ -  0x00000030 f3a04f2d                            ..O-
│ │ │ │ │ +  0x00000030 4d2e1614                            M...
├── python3-numpy-dbgsym_2.2.3+ds-2_amd64.deb
│ ├── file list
│ │ @@ -1,3 +1,3 @@
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│ │ ├── control.tar
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│ │ │ │ ├── ./md5sums
│ │ │ │ │┄ Files differ
│ ├── data.tar.xz
│ │ ├── data.tar
│ │ │ ├── ./usr/lib/debug/.build-id/13/f18c58c585bbf1a28c1b33bb14f4f3df99e5d9.debug
│ │ │ │┄ File has been modified after NT_GNU_BUILD_ID has been applied.
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│ │ │ │ │ @@ -3204,406 +3204,406 @@
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│ │ │ │ │    3204: 00000000009828e0   288 OBJECT  LOCAL  DEFAULT   24 cfloat_as_number
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│ │ │ │ │    3206: 00000000009826a0   288 OBJECT  LOCAL  DEFAULT   24 clongdouble_as_number
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│ │ │ │ │    3209: 00000000000df3b0  2720 FUNC    LOCAL  DEFAULT   12 __svml_dacos_cout_rare_internal
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│ │ │ │ │ -  3525: 0000000000000000     0 FILE    LOCAL  DEFAULT  ABS ccdW2G7Y.o
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│ │ │ │ │ -  3527: 0000000000000000     0 FILE    LOCAL  DEFAULT  ABS cccQhxk9.o
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