--- /srv/reproducible-results/rbuild-debian/r-b-build.Y447C3pr/b1/numpy_2.2.2+ds-1_amd64.changes
+++ /srv/reproducible-results/rbuild-debian/r-b-build.Y447C3pr/b2/numpy_2.2.2+ds-1_amd64.changes
├── Files
│ @@ -1,5 +1,5 @@
│  
│ - 34d4e9ee6b5236d56707f7f0422164c4 4281240 doc optional python-numpy-doc_2.2.2+ds-1_all.deb
│ - 5bdf88da54dae9971b1fab603843c4f4 60949812 debug optional python3-numpy-dbgsym_2.2.2+ds-1_amd64.deb
│ + ba6529de87cba0d6a9ea6d4679a0426c 4281344 doc optional python-numpy-doc_2.2.2+ds-1_all.deb
│ + fdcce6b1b49ed0544dfdd86625f3a38e 60949092 debug optional python3-numpy-dbgsym_2.2.2+ds-1_amd64.deb
│   bc02e5e4ddc4d1052f80c26f998dd554 137860 python optional python3-numpy-dev_2.2.2+ds-1_amd64.deb
│ - 46344b90007695cc10b12ec956ab75ab 7507324 python optional python3-numpy_2.2.2+ds-1_amd64.deb
│ + 9f6f8e75a361aa417438217a686a97c9 7503880 python optional python3-numpy_2.2.2+ds-1_amd64.deb
├── python-numpy-doc_2.2.2+ds-1_all.deb
│ ├── file list
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│ ├── control.tar.xz
│ │ ├── control.tar
│ │ │ ├── ./md5sums
│ │ │ │ ├── ./md5sums
│ │ │ │ │┄ Files differ
│ ├── data.tar.xz
│ │ ├── data.tar
│ │ │ ├── file list
│ │ │ │ @@ -2553,15 +2553,15 @@
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│ │ │ │  -rw-r--r--   0 root         (0) root         (0)    51517 2025-01-20 17:07:13.000000 ./usr/share/doc/python-numpy/html/reference/random/parallel.html
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│ │ │ │  -rw-r--r--   0 root         (0) root         (0)    40533 2025-01-20 17:07:13.000000 ./usr/share/doc/python-numpy/html/reference/random/upgrading-pcg64.html
│ │ │ │  -rw-r--r--   0 root         (0) root         (0)    44864 2025-01-20 17:07:13.000000 ./usr/share/doc/python-numpy/html/reference/routines.array-creation.html
│ │ │ │  -rw-r--r--   0 root         (0) root         (0)    49819 2025-01-20 17:07:13.000000 ./usr/share/doc/python-numpy/html/reference/routines.array-manipulation.html
│ │ │ │  -rw-r--r--   0 root         (0) root         (0)    26416 2025-01-20 17:07:13.000000 ./usr/share/doc/python-numpy/html/reference/routines.bitwise.html
│ │ │ │  -rw-r--r--   0 root         (0) root         (0)    53301 2025-01-20 17:07:13.000000 ./usr/share/doc/python-numpy/html/reference/routines.char.html
│ │ │ │ @@ -2728,15 +2728,15 @@
│ │ │ │  -rw-r--r--   0 root         (0) root         (0)    32482 2025-01-20 17:07:13.000000 ./usr/share/doc/python-numpy/html/release/2.1.3-notes.html
│ │ │ │  -rw-r--r--   0 root         (0) root         (0)    44977 2025-01-20 17:07:13.000000 ./usr/share/doc/python-numpy/html/release/2.2.0-notes.html
│ │ │ │  -rw-r--r--   0 root         (0) root         (0)    30341 2025-01-20 17:07:13.000000 ./usr/share/doc/python-numpy/html/release/2.2.1-notes.html
│ │ │ │  -rw-r--r--   0 root         (0) root         (0)    31008 2025-01-20 17:07:13.000000 ./usr/share/doc/python-numpy/html/release/2.2.2-notes.html
│ │ │ │  -rw-r--r--   0 root         (0) root         (0)    12270 2025-01-20 17:07:13.000000 ./usr/share/doc/python-numpy/html/release/template.html
│ │ │ │  -rw-r--r--   0 root         (0) root         (0)    89052 2025-01-20 17:07:13.000000 ./usr/share/doc/python-numpy/html/release.html
│ │ │ │  -rw-r--r--   0 root         (0) root         (0)    11448 2025-01-20 17:07:13.000000 ./usr/share/doc/python-numpy/html/search.html
│ │ │ │ --rw-r--r--   0 root         (0) root         (0)  2684861 2025-01-20 17:07:13.000000 ./usr/share/doc/python-numpy/html/searchindex.js
│ │ │ │ +-rw-r--r--   0 root         (0) root         (0)  2684865 2025-01-20 17:07:13.000000 ./usr/share/doc/python-numpy/html/searchindex.js
│ │ │ │  drwxr-xr-x   0 root         (0) root         (0)        0 2025-01-20 17:07:13.000000 ./usr/share/doc/python-numpy/html/user/
│ │ │ │  -rw-r--r--   0 root         (0) root         (0)   176468 2025-01-20 17:07:13.000000 ./usr/share/doc/python-numpy/html/user/absolute_beginners.html
│ │ │ │  -rw-r--r--   0 root         (0) root         (0)    49410 2025-01-20 17:07:13.000000 ./usr/share/doc/python-numpy/html/user/basics.broadcasting.html
│ │ │ │  -rw-r--r--   0 root         (0) root         (0)    32345 2025-01-20 17:07:13.000000 ./usr/share/doc/python-numpy/html/user/basics.copies.html
│ │ │ │  -rw-r--r--   0 root         (0) root         (0)    62981 2025-01-20 17:07:13.000000 ./usr/share/doc/python-numpy/html/user/basics.creation.html
│ │ │ │  -rw-r--r--   0 root         (0) root         (0)    64717 2025-01-20 17:07:13.000000 ./usr/share/doc/python-numpy/html/user/basics.dispatch.html
│ │ │ │  -rw-r--r--   0 root         (0) root         (0)    17721 2025-01-20 17:07:13.000000 ./usr/share/doc/python-numpy/html/user/basics.html
│ │ │ ├── ./usr/share/doc/python-numpy/html/reference/random/new-or-different.html
│ │ │ │ @@ -521,30 +521,30 @@
│ │ │ │  <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">1.36 ms +- 20.5 us per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 1 loop each)</span>
│ │ │ │ -<span class="go">2.62 ms +- 49.3 us per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 1 loop each)</span>
│ │ │ │ +<span class="go">2.27 ms +- 70.8 us per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 1 loop each)</span>
│ │ │ │ +<span class="go">5.42 ms +- 36.3 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">732 us +- 10.1 us per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 1 loop each)</span>
│ │ │ │ -<span class="go">1.92 ms +- 8.05 us per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 1 loop each)</span>
│ │ │ │ +<span class="go">1.34 ms +- 31.7 us per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 1 loop each)</span>
│ │ │ │ +<span class="go">3.57 ms +- 32.6 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">2.68 ms +- 22.1 us per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 1 loop each)</span>
│ │ │ │ -<span class="go">5.06 ms +- 11.3 us per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 1 loop each)</span>
│ │ │ │ +<span class="go">5.46 ms +- 43.5 us per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 1 loop each)</span>
│ │ │ │ +<span class="go">9.8 ms +- 44.7 us 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
│ │ │ │ @@ -571,21 +571,21 @@
│ │ │ │  <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([0.91438936, 0.36837562, 0.67942914])</span>
│ │ │ │ +<span class="gh">Out[7]: </span><span class="go">array([0.51511368, 0.90237344, 0.35387021])</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([0.38148934, 0.36816353, 0.74277556], dtype=float32)</span>
│ │ │ │ +<span class="gh">Out[8]: </span><span class="go">array([0.5956226 , 0.48274744, 0.5823649 ], 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([ 84, 151,  84], dtype=uint8)</span>
│ │ │ │ +<span class="gh">Out[9]: </span><span class="go">array([198,  64, 189], 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>
│ │ │ │ @@ -598,18 +598,18 @@
│ │ │ │  </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([0.49547114, 0.12719573])</span>
│ │ │ │ +<span class="gh">Out[12]: </span><span class="go">array([0.71740836, 0.37834741])</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">[0.49547114 0.12719573 0.         0.        ]</span>
│ │ │ │ +<span class="go">[0.71740836 0.37834741 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>
│ │ │ │ @@ -621,25 +621,25 @@
│ │ │ │  <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([[0, 0, 0, 0, 0],</span>
│ │ │ │ -<span class="go">       [4, 4, 4, 4, 4],</span>
│ │ │ │ -<span class="go">       [8, 8, 8, 8, 8]])</span>
│ │ │ │ +<span class="go">array([[ 1,  1,  1,  1,  2],</span>
│ │ │ │ +<span class="go">       [ 5,  5,  5,  5,  6],</span>
│ │ │ │ +<span class="go">       [ 9,  9,  9,  9, 10]])</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,  0,  2,  3],</span>
│ │ │ │ -<span class="go">       [ 5,  4,  6,  7],</span>
│ │ │ │ -<span class="go">       [ 9,  8, 10, 11]])</span>
│ │ │ │ +<span class="go">array([[ 2,  1,  3,  0],</span>
│ │ │ │ +<span class="go">       [ 6,  5,  7,  4],</span>
│ │ │ │ +<span class="go">       [10,  9, 11,  8]])</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 {}
│ │ │ │ │ @@ -101,26 +101,26 @@
│ │ │ │ │  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)
│ │ │ │ │     ...:
│ │ │ │ │ -1.36 ms +- 20.5 us per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 1 loop each)
│ │ │ │ │ -2.62 ms +- 49.3 us per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 1 loop each)
│ │ │ │ │ +2.27 ms +- 70.8 us per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 1 loop each)
│ │ │ │ │ +5.42 ms +- 36.3 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)
│ │ │ │ │     ...:
│ │ │ │ │ -732 us +- 10.1 us per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 1 loop each)
│ │ │ │ │ -1.92 ms +- 8.05 us per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 1 loop each)
│ │ │ │ │ +1.34 ms +- 31.7 us per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 1 loop each)
│ │ │ │ │ +3.57 ms +- 32.6 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)
│ │ │ │ │     ...:
│ │ │ │ │ -2.68 ms +- 22.1 us per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 1 loop each)
│ │ │ │ │ -5.06 ms +- 11.3 us per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 1 loop each)
│ │ │ │ │ +5.46 ms +- 43.5 us per loop (mean +- std. dev. of 7 runs, 1 loop each)
│ │ │ │ │ +9.8 ms +- 44.7 us 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
│ │ │ │ │ @@ -139,38 +139,38 @@
│ │ │ │ │            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([0.91438936, 0.36837562, 0.67942914])
│ │ │ │ │ +Out[7]: array([0.51511368, 0.90237344, 0.35387021])
│ │ │ │ │  
│ │ │ │ │  In [8]: rng.random(3, dtype=np.float32)
│ │ │ │ │ -Out[8]: array([0.38148934, 0.36816353, 0.74277556], dtype=float32)
│ │ │ │ │ +Out[8]: array([0.5956226 , 0.48274744, 0.5823649 ], dtype=float32)
│ │ │ │ │  
│ │ │ │ │  In [9]: rng.integers(0, 256, size=3, dtype=np.uint8)
│ │ │ │ │ -Out[9]: array([ 84, 151,  84], dtype=uint8)
│ │ │ │ │ +Out[9]: array([198,  64, 189], 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([0.49547114, 0.12719573])
│ │ │ │ │ +Out[12]: array([0.71740836, 0.37834741])
│ │ │ │ │  
│ │ │ │ │  In [13]: print(existing)
│ │ │ │ │ -[0.49547114 0.12719573 0.         0.        ]
│ │ │ │ │ +[0.71740836 0.37834741 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))
│ │ │ │ │  
│ │ │ │ │ @@ -178,25 +178,25 @@
│ │ │ │ │  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([[0, 0, 0, 0, 0],
│ │ │ │ │ -       [4, 4, 4, 4, 4],
│ │ │ │ │ -       [8, 8, 8, 8, 8]])
│ │ │ │ │ +array([[ 1,  1,  1,  1,  2],
│ │ │ │ │ +       [ 5,  5,  5,  5,  6],
│ │ │ │ │ +       [ 9,  9,  9,  9, 10]])
│ │ │ │ │  
│ │ │ │ │  In [18]: rng.shuffle(a, axis=1)        # Shuffle in-place
│ │ │ │ │  
│ │ │ │ │  In [19]: a
│ │ │ │ │  Out[19]:
│ │ │ │ │ -array([[ 1,  0,  2,  3],
│ │ │ │ │ -       [ 5,  4,  6,  7],
│ │ │ │ │ -       [ 9,  8, 10, 11]])
│ │ │ │ │ +array([[ 2,  1,  3,  0],
│ │ │ │ │ +       [ 6,  5,  7,  4],
│ │ │ │ │ +       [10,  9, 11,  8]])
│ │ │ │ │      * Added a method to sample from the complex normal distribution
│ │ │ │ │        (ccoommpplleexx__nnoorrmmaall)
│ │ │ │ │  _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
│ │ │ │ @@ -592,31 +592,31 @@
│ │ │ │  
│ │ │ │  <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([ 1.13325949, -1.09876797])</span>
│ │ │ │ +<span class="gh">Out[4]: </span><span class="go">array([ 1.14318524, -0.6599364 ])</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([4.00089972, 5.09966769], domain=[0., 9.], window=[-1.,  1.], symbol=&#39;x&#39;)</span>
│ │ │ │ +<span class="gh">Out[6]: </span><span class="go">Polynomial([4.48439716, 5.14433357], 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([-1.09876797,  1.13325949], domain=[-1.,  1.], window=[-1.,  1.], symbol=&#39;x&#39;)</span>
│ │ │ │ +<span class="gh">Out[7]: </span><span class="go">Polynomial([-0.6599364 ,  1.14318524], 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([ 1.13325949, -1.09876797])
│ │ │ │ │ +Out[4]: array([ 1.14318524, -0.6599364 ])
│ │ │ │ │  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([4.00089972, 5.09966769], domain=[0., 9.], window=[-1.,
│ │ │ │ │ +Out[6]: Polynomial([4.48439716, 5.14433357], domain=[0., 9.], window=[-1.,
│ │ │ │ │  1.], symbol='x')
│ │ │ │ │  Note that the coefficients are given iinn tthhee ssccaalleedd ddoommaaiinn 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([-1.09876797,  1.13325949], domain=[-1.,  1.], window=[-1.,
│ │ │ │ │ +Out[7]: Polynomial([-0.6599364 ,  1.14318524], domain=[-1.,  1.], window=[-1.,
│ │ │ │ │  1.], symbol='x')
│ │ │ │ │  ********** DDooccuummeennttaattiioonn ffoorr tthhee _pp_oo_ll_yy_nn_oo_mm_ii_aa_ll ppaacckkaaggee_## **********
│ │ │ │ │  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 ccoonnvveenniieennccee ccllaassss 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 {}
│ │ │ │ │ @@ -32307,15 +32307,14 @@
│ │ │ │ │          "00012": 137,
│ │ │ │ │          "00016403": 1640,
│ │ │ │ │          "0001e10": [91, 548],
│ │ │ │ │          "0002": 2607,
│ │ │ │ │          "0003": [1596, 1653, 1710, 1767, 1824, 1879, 1893, 2607],
│ │ │ │ │          "0003163943736596009": 2315,
│ │ │ │ │          "00032805": 1697,
│ │ │ │ │ -        "00089972": 2488,
│ │ │ │ │          "000e": [410, 2656],
│ │ │ │ │          "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,
│ │ │ │ │          "001j": [1596, 1653, 1710, 1767, 1824, 1879, 1893],
│ │ │ │ │ @@ -32375,23 +32374,23 @@
│ │ │ │ │          "04": [54, 55, 164, 410, 547, 1586, 2463, 2594, 2657],
│ │ │ │ │          "0400": 360,
│ │ │ │ │          "04097352": 2633,
│ │ │ │ │          "04166667": [1544, 1585],
│ │ │ │ │          "04211c6": 2521,
│ │ │ │ │          "04551152e": 2104,
│ │ │ │ │          "04719755": 1911,
│ │ │ │ │ -        "05": [55, 91, 163, 410, 548, 669, 896, 1095, 1871, 2083, 2173, 2353, 2400, 2450, 2461, 2646],
│ │ │ │ │ +        "05": [55, 91, 163, 410, 548, 669, 896, 1095, 1871, 2083, 2173, 2353, 2400, 2450, 2646],
│ │ │ │ │          "0500": 360,
│ │ │ │ │          "05093587": 2633,
│ │ │ │ │          "05208333": 1585,
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│ │ │ │ │          "055": 2083,
│ │ │ │ │          "0596779": 1153,
│ │ │ │ │ -        "06": [55, 566, 2083, 2461, 2508],
│ │ │ │ │ +        "06": [55, 566, 2083, 2508],
│ │ │ │ │          "0614962j": [439, 453],
│ │ │ │ │          "0625": [418, 624, 1645],
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│ │ │ │ │          "07": [55, 164, 547, 896, 897, 1335, 2170, 2508],
│ │ │ │ │ @@ -32414,16 +32413,14 @@
│ │ │ │ │          "087300000000000003": [2346, 2392, 2441],
│ │ │ │ │          "09": [55, 2171, 2323, 2367, 2414],
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│ │ │ │ │ -        "09876797": 2488,
│ │ │ │ │ -        "09966769": 2488,
│ │ │ │ │          "0999755859375": 62,
│ │ │ │ │          "099975586": 62,
│ │ │ │ │          "0a1": 577,
│ │ │ │ │          "0a2": 577,
│ │ │ │ │          "0b00000011": [1519, 2235],
│ │ │ │ │          "0b1": [34, 50, 577, 2602],
│ │ │ │ │          "0b2": 577,
│ │ │ │ │ @@ -32717,15 +32714,14 @@
│ │ │ │ │          "125": [470, 660, 1114, 1142, 1645, 1651, 1899, 1900, 2239, 2339, 2382, 2429, 2460, 2491, 2657, 2664],
│ │ │ │ │          "12589991e": 645,
│ │ │ │ │          "126": [863, 1048, 1116, 1904],
│ │ │ │ │          "1261": 2612,
│ │ │ │ │          "12658": 2560,
│ │ │ │ │          "12697628": 2633,
│ │ │ │ │          "127": [62, 66, 514, 863, 1048, 1102, 1116, 1904, 2301, 2302, 2462, 2463, 2464, 2583, 2637],
│ │ │ │ │ -        "12719573": 2461,
│ │ │ │ │          "12736": [2548, 2549],
│ │ │ │ │          "12767": 2548,
│ │ │ │ │          "12768": 2548,
│ │ │ │ │          "12769": 2548,
│ │ │ │ │          "12773": 2548,
│ │ │ │ │          "128": [56, 62, 69, 114, 514, 863, 1048, 1098, 1116, 1335, 1904, 2091, 2162, 2270, 2275, 2280, 2285, 2290, 2299, 2300, 2301, 2302, 2303, 2348, 2458, 2462, 2463, 2464, 2525, 2535, 2566, 2583, 2622, 2637, 2646],
│ │ │ │ │          "12811363": [349, 2457, 2637],
│ │ │ │ │ @@ -32748,15 +32744,14 @@
│ │ │ │ │          "13090": [186, 827, 999, 1172, 1259, 1414, 1933],
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│ │ │ │ │          "13182611e": [420, 947],
│ │ │ │ │          "132": [527, 2330, 2374, 2421, 2463, 2635],
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│ │ │ │ │          "133": [527, 2330, 2374, 2421],
│ │ │ │ │ -        "13325949": 2488,
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│ │ │ │ │          "1344": [270, 880, 1069, 1229, 1312, 1466, 1986],
│ │ │ │ │ @@ -32863,14 +32858,15 @@
│ │ │ │ │          "14297": 2552,
│ │ │ │ │          "143": 2463,
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│ │ │ │ │ +        "14318524": 2488,
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│ │ │ │ │          "14340": 2553,
│ │ │ │ │ @@ -32888,14 +32884,15 @@
│ │ │ │ │          "14420": 2556,
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│ │ │ │ │ +        "14433357": 2488,
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│ │ │ │ │ @@ -32976,15 +32973,15 @@
│ │ │ │ │          "1500000": 2633,
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│ │ │ │ │ +        "151": [2358, 2405, 2455, 2463],
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│ │ │ │ │ @@ -33334,15 +33331,15 @@
│ │ │ │ │          "188": [2463, 2635],
│ │ │ │ │          "1885": 2611,
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│ │ │ │ │ -        "189": 2327,
│ │ │ │ │ +        "189": [2327, 2461],
│ │ │ │ │          "18906": 2576,
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│ │ │ │ │ @@ -33458,15 +33455,15 @@
│ │ │ │ │          "1971": 55,
│ │ │ │ │          "1972": [351, 2105, 2166, 2167, 2316, 2327, 2329, 2356, 2361, 2372, 2373, 2403, 2408, 2419, 2420, 2453],
│ │ │ │ │          "19745": 2579,
│ │ │ │ │          "1975": [136, 523, 524, 566],
│ │ │ │ │          "19754": 2583,
│ │ │ │ │          "19775622": 2640,
│ │ │ │ │          "1977562209304": 2640,
│ │ │ │ │ -        "198": [36, 2664],
│ │ │ │ │ +        "198": [36, 2461, 2664],
│ │ │ │ │          "1980": [62, 637, 641, 642, 655, 658, 1526],
│ │ │ │ │          "19803": 2583,
│ │ │ │ │          "19805": 2583,
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│ │ │ │ │ -        "20": [0, 22, 24, 32, 38, 47, 54, 55, 57, 58, 59, 60, 74, 78, 90, 95, 98, 99, 113, 120, 121, 123, 124, 137, 141, 143, 160, 163, 270, 287, 336, 341, 342, 349, 354, 356, 358, 371, 420, 436, 438, 439, 441, 443, 444, 445, 446, 448, 449, 450, 451, 452, 453, 454, 455, 480, 481, 482, 483, 486, 487, 489, 513, 527, 534, 540, 548, 567, 568, 569, 570, 628, 653, 661, 667, 669, 820, 848, 851, 855, 857, 860, 864, 866, 870, 880, 893, 896, 897, 900, 901, 905, 906, 912, 913, 917, 933, 937, 940, 941, 947, 951, 956, 958, 965, 967, 977, 985, 986, 990, 1019, 1024, 1025, 1026, 1031, 1038, 1040, 1044, 1049, 1051, 1056, 1069, 1083, 1088, 1089, 1094, 1097, 1100, 1101, 1106, 1109, 1114, 1117, 1118, 1123, 1124, 1131, 1143, 1145, 1146, 1229, 1241, 1247, 1312, 1324, 1466, 1478, 1482, 1516, 1808, 1867, 1871, 1906, 1986, 1998, 2073, 2089, 2115, 2165, 2168, 2172, 2174, 2203, 2204, 2208, 2223, 2224, 2237, 2238, 2240, 2249, 2252, 2256, 2257, 2270, 2300, 2316, 2319, 2321, 2323, 2328, 2333, 2337, 2338, 2342, 2348, 2361, 2365, 2377, 2380, 2381, 2383, 2388, 2390, 2408, 2412, 2424, 2427, 2428, 2430, 2435, 2438, 2461, 2462, 2463, 2470, 2513, 2517, 2519, 2533, 2535, 2542, 2560, 2571, 2576, 2577, 2583, 2584, 2594, 2599, 2602, 2603, 2608, 2622, 2627, 2633, 2635, 2639, 2640, 2643, 2655, 2656, 2664],
│ │ │ │ │ +        "20": [0, 22, 24, 32, 38, 47, 54, 55, 57, 58, 59, 60, 74, 78, 90, 95, 98, 99, 113, 120, 121, 123, 124, 137, 141, 143, 160, 163, 270, 287, 336, 341, 342, 349, 354, 356, 358, 371, 420, 436, 438, 439, 441, 443, 444, 445, 446, 448, 449, 450, 451, 452, 453, 454, 455, 480, 481, 482, 483, 486, 487, 489, 513, 527, 534, 540, 548, 567, 568, 569, 570, 628, 653, 661, 667, 669, 820, 848, 851, 855, 857, 860, 864, 866, 870, 880, 893, 896, 897, 900, 901, 905, 906, 912, 913, 917, 933, 937, 940, 941, 947, 951, 956, 958, 965, 967, 977, 985, 986, 990, 1019, 1024, 1025, 1026, 1031, 1038, 1040, 1044, 1049, 1051, 1056, 1069, 1083, 1088, 1089, 1094, 1097, 1100, 1101, 1106, 1109, 1114, 1117, 1118, 1123, 1124, 1131, 1143, 1145, 1146, 1229, 1241, 1247, 1312, 1324, 1466, 1478, 1482, 1516, 1808, 1867, 1871, 1906, 1986, 1998, 2073, 2089, 2115, 2165, 2168, 2172, 2174, 2203, 2204, 2208, 2223, 2224, 2237, 2238, 2240, 2249, 2252, 2256, 2257, 2270, 2300, 2316, 2319, 2321, 2323, 2328, 2333, 2337, 2338, 2342, 2348, 2361, 2365, 2377, 2380, 2381, 2383, 2388, 2390, 2408, 2412, 2424, 2427, 2428, 2430, 2435, 2438, 2462, 2463, 2470, 2513, 2517, 2519, 2533, 2535, 2542, 2560, 2571, 2576, 2577, 2583, 2584, 2594, 2599, 2602, 2603, 2608, 2622, 2627, 2633, 2635, 2639, 2640, 2643, 2655, 2656, 2664],
│ │ │ │ │          "200": [441, 446, 2337, 2339, 2346, 2354, 2357, 2380, 2382, 2392, 2401, 2404, 2427, 2429, 2441, 2451, 2454, 2643, 2646, 2664],
│ │ │ │ │          "2000": [514, 526, 2525, 2613],
│ │ │ │ │          "20000": [2316, 2359, 2361, 2406, 2408, 2456, 2583],
│ │ │ │ │          "2000000": 2633,
│ │ │ │ │          "20000000e": 897,
│ │ │ │ │          "2001": [55, 2322, 2326, 2329, 2330, 2331, 2335, 2339, 2340, 2366, 2371, 2373, 2374, 2375, 2378, 2382, 2383, 2413, 2418, 2420, 2421, 2422, 2425, 2429, 2430],
│ │ │ │ │          "2002": [55, 360, 2316, 2323, 2353, 2361, 2367, 2400, 2408, 2414, 2450],
│ │ │ │ │ @@ -33742,15 +33739,15 @@
│ │ │ │ │          "219": 2463,
│ │ │ │ │          "21925": 2594,
│ │ │ │ │          "21949": 2589,
│ │ │ │ │          "21951": 2589,
│ │ │ │ │          "21952": 2589,
│ │ │ │ │          "21976": 2594,
│ │ │ │ │          "21995": 2594,
│ │ │ │ │ -        "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, 2633, 2635, 2639, 2655, 2664],
│ │ │ │ │ +        "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, 2513, 2517, 2519, 2534, 2588, 2633, 2635, 2639, 2655, 2664],
│ │ │ │ │          "220": [2238, 2576],
│ │ │ │ │          "22004": 2594,
│ │ │ │ │          "22014": 2594,
│ │ │ │ │          "22030": 2590,
│ │ │ │ │          "22031": 2590,
│ │ │ │ │          "22032": 2590,
│ │ │ │ │          "22033": 2590,
│ │ │ │ │ @@ -34387,15 +34384,15 @@
│ │ │ │ │          "26963": 2623,
│ │ │ │ │          "26971": 2623,
│ │ │ │ │          "26978671": 2633,
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│ │ │ │ │          "26995": 2623,
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│ │ │ │ │ -        "27": [54, 55, 58, 169, 470, 539, 554, 660, 680, 1142, 1884, 1899, 1900, 2208, 2239, 2316, 2361, 2408, 2463, 2491, 2513, 2533, 2534, 2624, 2637, 2639, 2643, 2655, 2657, 2664],
│ │ │ │ │ +        "27": [54, 55, 58, 169, 470, 539, 554, 660, 680, 1142, 1884, 1899, 1900, 2208, 2239, 2316, 2361, 2408, 2461, 2463, 2491, 2513, 2533, 2534, 2624, 2637, 2639, 2643, 2655, 2657, 2664],
│ │ │ │ │          "270": 363,
│ │ │ │ │          "27000": 2624,
│ │ │ │ │          "2700000": 2633,
│ │ │ │ │          "27000000": 2633,
│ │ │ │ │          "27001": 2624,
│ │ │ │ │          "27008": 2625,
│ │ │ │ │          "27021": 2624,
│ │ │ │ │ @@ -34617,15 +34614,15 @@
│ │ │ │ │          "3057": 2615,
│ │ │ │ │          "307": [1149, 2664],
│ │ │ │ │          "308": 1335,
│ │ │ │ │          "3083169284": [850, 1030],
│ │ │ │ │          "308j": 1335,
│ │ │ │ │          "309": [420, 421, 947, 948, 1149, 2460],
│ │ │ │ │          "30z": 360,
│ │ │ │ │ -        "31": [54, 55, 146, 336, 514, 669, 1088, 1094, 1638, 1711, 1867, 1913, 2204, 2236, 2327, 2331, 2375, 2422, 2513, 2520, 2635, 2639, 2655, 2664],
│ │ │ │ │ +        "31": [54, 55, 146, 336, 514, 669, 1088, 1094, 1638, 1711, 1867, 1913, 2204, 2236, 2327, 2331, 2375, 2422, 2461, 2513, 2520, 2635, 2639, 2655, 2664],
│ │ │ │ │          "31018314": 2458,
│ │ │ │ │          "3105": 2614,
│ │ │ │ │          "3108": 2614,
│ │ │ │ │          "3117": 2614,
│ │ │ │ │          "3118": [57, 2547],
│ │ │ │ │          "31183145": 2664,
│ │ │ │ │          "312088": 1867,
│ │ │ │ │ @@ -34647,15 +34644,15 @@
│ │ │ │ │          "3173": 2617,
│ │ │ │ │          "3175": 2617,
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│ │ │ │ │          "317j": [411, 617],
│ │ │ │ │          "318": 1526,
│ │ │ │ │          "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, 2635, 2637, 2639, 2643, 2644, 2646, 2647, 2650, 2655, 2656, 2657, 2664],
│ │ │ │ │ +        "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, 2461, 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, 2635, 2637, 2639, 2643, 2644, 2646, 2647, 2650, 2655, 2656, 2657, 2664],
│ │ │ │ │          "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],
│ │ │ │ │          "3263": 2617,
│ │ │ │ │          "32767": 535,
│ │ │ │ │          "32768": 535,
│ │ │ │ │ @@ -34681,15 +34678,15 @@
│ │ │ │ │          "3340": [287, 1241, 1324, 1478, 1998],
│ │ │ │ │          "3348": 2617,
│ │ │ │ │          "33486982e": 438,
│ │ │ │ │          "3361": [99, 906],
│ │ │ │ │          "3364": 2615,
│ │ │ │ │          "3373": 2615,
│ │ │ │ │          "33872321e": 2104,
│ │ │ │ │ -        "34": [12, 28, 144, 441, 1880, 1919, 2208, 2463, 2491, 2566, 2583, 2639, 2655, 2664],
│ │ │ │ │ +        "34": [12, 28, 144, 441, 1880, 1919, 2208, 2461, 2463, 2491, 2566, 2583, 2639, 2655, 2664],
│ │ │ │ │          "340": [2238, 2576],
│ │ │ │ │          "34132519": [680, 2657],
│ │ │ │ │          "3421": 2615,
│ │ │ │ │          "343": 2664,
│ │ │ │ │          "34317802": 1153,
│ │ │ │ │          "34376245": 2633,
│ │ │ │ │          "3456": 13,
│ │ │ │ │ @@ -34706,14 +34703,15 @@
│ │ │ │ │          "34960421": 680,
│ │ │ │ │          "3497": 2615,
│ │ │ │ │          "35": [409, 489, 669, 870, 1056, 2204, 2325, 2369, 2416, 2572, 2633, 2639, 2655, 2664],
│ │ │ │ │          "350": [544, 635],
│ │ │ │ │          "3504": 2617,
│ │ │ │ │          "3534857623790153": 666,
│ │ │ │ │          "35355339": 1636,
│ │ │ │ │ +        "35387021": 2461,
│ │ │ │ │          "3541": 2615,
│ │ │ │ │          "35489284e": 2104,
│ │ │ │ │          "36": [58, 137, 355, 1752, 1761, 2204, 2225, 2323, 2367, 2414, 2461, 2463, 2491, 2536, 2647, 2655, 2657, 2664],
│ │ │ │ │          "360": [544, 2103, 2238, 2576],
│ │ │ │ │          "36045180e": 147,
│ │ │ │ │          "3608": 2615,
│ │ │ │ │          "361": [1344, 1346, 1522, 1908],
│ │ │ │ │ @@ -34721,33 +34719,31 @@
│ │ │ │ │          "3628523": 2458,
│ │ │ │ │          "36363636": 136,
│ │ │ │ │          "3644j": [415, 621],
│ │ │ │ │          "365": [544, 1344, 1346, 1522, 1908],
│ │ │ │ │          "366": 55,
│ │ │ │ │          "36674": 2098,
│ │ │ │ │          "36787944": [1660, 1774],
│ │ │ │ │ -        "36816353": 2461,
│ │ │ │ │ -        "36837562": 2461,
│ │ │ │ │          "37": [59, 60, 136, 1913, 2083, 2204, 2236, 2463, 2639, 2655, 2664],
│ │ │ │ │          "370": 652,
│ │ │ │ │          "3701": 2615,
│ │ │ │ │          "37079802": [349, 2637],
│ │ │ │ │          "3712": 2615,
│ │ │ │ │          "3728": 2615,
│ │ │ │ │          "3728973198": 2594,
│ │ │ │ │          "3743": 2615,
│ │ │ │ │          "375": [1634, 1663],
│ │ │ │ │          "37601032": [2387, 2434],
│ │ │ │ │          "377": 28,
│ │ │ │ │          "378": 652,
│ │ │ │ │ +        "37834741": 2461,
│ │ │ │ │          "379": 533,
│ │ │ │ │          "3793": 2615,
│ │ │ │ │          "38": [59, 542, 968, 969, 1545, 1752, 1761, 2107, 2204, 2208, 2313, 2333, 2361, 2377, 2408, 2424, 2510, 2572, 2655, 2664],
│ │ │ │ │          "380": [2238, 2576],
│ │ │ │ │ -        "38148934": 2461,
│ │ │ │ │          "38268343": 642,
│ │ │ │ │          "38268343j": 642,
│ │ │ │ │          "3832": 2615,
│ │ │ │ │          "38434191e": 660,
│ │ │ │ │          "38446749": 1867,
│ │ │ │ │          "385": [2270, 2300],
│ │ │ │ │          "3854": [287, 1241, 1324, 1478, 1998],
│ │ │ │ │ @@ -34826,15 +34822,15 @@
│ │ │ │ │          "4167": 1643,
│ │ │ │ │          "4170": 2617,
│ │ │ │ │          "4176": 2617,
│ │ │ │ │          "4181": [28, 2621],
│ │ │ │ │          "4187": 2617,
│ │ │ │ │          "4191": 2617,
│ │ │ │ │          "4197": 2617,
│ │ │ │ │ -        "42": [31, 58, 63, 147, 349, 669, 896, 897, 974, 1029, 2090, 2208, 2256, 2332, 2376, 2423, 2457, 2566, 2605, 2622, 2633, 2637, 2655, 2662, 2663, 2664],
│ │ │ │ │ +        "42": [31, 58, 63, 147, 349, 669, 896, 897, 974, 1029, 2090, 2208, 2256, 2332, 2376, 2423, 2457, 2461, 2566, 2605, 2622, 2633, 2637, 2655, 2662, 2663, 2664],
│ │ │ │ │          "420": [2238, 2576],
│ │ │ │ │          "42016704": 2664,
│ │ │ │ │          "4206": 2617,
│ │ │ │ │          "4220": 2617,
│ │ │ │ │          "4223": 2617,
│ │ │ │ │          "4225": 2617,
│ │ │ │ │          "423": 55,
│ │ │ │ │ @@ -34850,26 +34846,26 @@
│ │ │ │ │          "42667924": 1154,
│ │ │ │ │          "4267": 2617,
│ │ │ │ │          "4270": 2617,
│ │ │ │ │          "4276": 2617,
│ │ │ │ │          "429": 136,
│ │ │ │ │          "4294967293": 2637,
│ │ │ │ │          "4294967296": [196, 836, 1008, 1179, 1266, 1421, 1940],
│ │ │ │ │ -        "43": [2208, 2583, 2633, 2639, 2655, 2664],
│ │ │ │ │ +        "43": [2208, 2461, 2583, 2633, 2639, 2655, 2664],
│ │ │ │ │          "430148": 2633,
│ │ │ │ │          "43014843": 2633,
│ │ │ │ │          "43181166": 2458,
│ │ │ │ │          "4354": 2617,
│ │ │ │ │          "4359": 2617,
│ │ │ │ │          "4368": [287, 1241, 1324, 1478, 1998],
│ │ │ │ │          "4375": 2491,
│ │ │ │ │          "43857224": 1153,
│ │ │ │ │          "43887844": [349, 2457, 2637],
│ │ │ │ │          "43999999999998": 1114,
│ │ │ │ │ -        "44": [16, 1525, 1758, 1905, 1907, 1922, 2208, 2463, 2624, 2655, 2656, 2657, 2664],
│ │ │ │ │ +        "44": [16, 1525, 1758, 1905, 1907, 1922, 2208, 2461, 2463, 2624, 2655, 2656, 2657, 2664],
│ │ │ │ │          "440": [10, 2520],
│ │ │ │ │          "4400": [409, 661, 2168],
│ │ │ │ │          "44069024": 349,
│ │ │ │ │          "4408": 2617,
│ │ │ │ │          "44089210e": 1527,
│ │ │ │ │          "4408921e": [1765, 2175],
│ │ │ │ │          "4409e": 2091,
│ │ │ │ │ @@ -34899,15 +34895,15 @@
│ │ │ │ │          "4532": [409, 661, 2168],
│ │ │ │ │          "4545724517479104": 2460,
│ │ │ │ │          "45560727e": 54,
│ │ │ │ │          "456": 1921,
│ │ │ │ │          "4567": 2642,
│ │ │ │ │          "45674898e": 566,
│ │ │ │ │          "45a3d84": 2521,
│ │ │ │ │ -        "46": [409, 523, 905, 1707, 2204, 2208, 2639, 2655],
│ │ │ │ │ +        "46": [409, 523, 905, 1707, 2204, 2208, 2461, 2639, 2655],
│ │ │ │ │          "460": [2238, 2576],
│ │ │ │ │          "46009194e": 566,
│ │ │ │ │          "4602": 2618,
│ │ │ │ │          "4610935": 457,
│ │ │ │ │          "4613": 2618,
│ │ │ │ │          "4628": 2618,
│ │ │ │ │          "46351241j": 2081,
│ │ │ │ │ @@ -34943,27 +34939,28 @@
│ │ │ │ │          "48": [58, 270, 355, 880, 1069, 1142, 1229, 1312, 1466, 1867, 1986, 2208, 2239, 2323, 2367, 2414, 2655, 2657],
│ │ │ │ │          "480": [238, 858, 1041, 1207, 1290, 1444, 1964],
│ │ │ │ │          "4800": 57,
│ │ │ │ │          "48000000": 2633,
│ │ │ │ │          "4809319": 1153,
│ │ │ │ │          "4816": [99, 906],
│ │ │ │ │          "48219694e": [421, 948],
│ │ │ │ │ +        "48274744": 2461,
│ │ │ │ │          "4836": 2618,
│ │ │ │ │          "484": [2517, 2583, 2625],
│ │ │ │ │ +        "48439716": 2488,
│ │ │ │ │          "4853": 2618,
│ │ │ │ │          "4861946401452": 2334,
│ │ │ │ │          "4874": [409, 661, 2168],
│ │ │ │ │          "4882": [287, 1241, 1324, 1478, 1998],
│ │ │ │ │          "4896": 2620,
│ │ │ │ │ -        "49": [71, 2208, 2323, 2367, 2414, 2461, 2567, 2568, 2639, 2655, 2664],
│ │ │ │ │ +        "49": [71, 2208, 2323, 2367, 2414, 2567, 2568, 2639, 2655, 2664],
│ │ │ │ │          "4928": [409, 661, 2168],
│ │ │ │ │          "49293": 1644,
│ │ │ │ │          "49313049": [2387, 2434],
│ │ │ │ │          "49401501": [2339, 2352, 2382, 2389, 2399, 2429, 2436, 2449],
│ │ │ │ │ -        "49547114": 2461,
│ │ │ │ │          "496041986": [420, 947],
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│ │ │ │ │          "49876311": [2352, 2399, 2449],
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│ │ │ │ │ +        "57": [58, 669, 2204, 2322, 2366, 2413, 2461, 2463, 2491, 2635, 2655],
│ │ │ │ │          "5707963267948966": [102, 125],
│ │ │ │ │          "57079633": [94, 105, 130, 1911, 2238, 2664],
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│ │ │ │ │          "57x": 2594,
│ │ │ │ │          "58": [669, 1748, 1777, 2204, 2208, 2332, 2376, 2423, 2464, 2572, 2633, 2655],
│ │ │ │ │ +        "5823649": 2461,
│ │ │ │ │          "582892": 2633,
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│ │ │ │ │          "58578644": 1756,
│ │ │ │ │          "58826587": 349,
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│ │ │ │ │          "5910": [287, 1241, 1324, 1478, 1998],
│ │ │ │ │ +        "5956226": 2461,
│ │ │ │ │          "595726": 2633,
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│ │ │ │ │          "598150": 2640,
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│ │ │ │ │          "59903635e": 147,
│ │ │ │ │ @@ -35155,15 +35155,15 @@
│ │ │ │ │          "6143849206349179": [1113, 1543],
│ │ │ │ │          "6176": [99, 906],
│ │ │ │ │          "61799388": 1911,
│ │ │ │ │          "618": 669,
│ │ │ │ │          "6180": [2353, 2400, 2450],
│ │ │ │ │          "61988120985": [2323, 2367, 2414],
│ │ │ │ │          "61c54bbd": 42,
│ │ │ │ │ -        "62": [542, 968, 969, 2323, 2333, 2367, 2377, 2414, 2424, 2461, 2655],
│ │ │ │ │ +        "62": [542, 968, 969, 2323, 2333, 2367, 2377, 2414, 2424, 2655],
│ │ │ │ │          "6208": 2522,
│ │ │ │ │          "6227766": 514,
│ │ │ │ │          "623": [2394, 2444],
│ │ │ │ │          "62318272": [2319, 2363, 2410],
│ │ │ │ │          "62341325": 514,
│ │ │ │ │          "62374854": 2664,
│ │ │ │ │          "624": [2300, 2370, 2394, 2417, 2444, 2462],
│ │ │ │ │ @@ -35175,15 +35175,15 @@
│ │ │ │ │          "631198588": 55,
│ │ │ │ │          "63317787e": [2166, 2167],
│ │ │ │ │          "63526532": 2458,
│ │ │ │ │          "636363636364": [2353, 2400, 2450],
│ │ │ │ │          "63696169": 2633,
│ │ │ │ │          "6376": 2522,
│ │ │ │ │          "6390": [2353, 2400, 2450],
│ │ │ │ │ -        "64": [1, 5, 13, 21, 30, 50, 55, 56, 59, 61, 62, 63, 65, 66, 69, 74, 79, 315, 339, 409, 457, 470, 514, 584, 660, 669, 944, 1345, 1348, 1519, 1899, 1900, 2076, 2083, 2143, 2261, 2262, 2264, 2268, 2269, 2273, 2274, 2278, 2279, 2283, 2284, 2287, 2288, 2299, 2300, 2303, 2304, 2314, 2328, 2458, 2462, 2464, 2513, 2520, 2542, 2547, 2578, 2579, 2580, 2583, 2599, 2602, 2603, 2610, 2615, 2616, 2633, 2637, 2646, 2647, 2655, 2657, 2663, 2664],
│ │ │ │ │ +        "64": [1, 5, 13, 21, 30, 50, 55, 56, 59, 61, 62, 63, 65, 66, 69, 74, 79, 315, 339, 409, 457, 470, 514, 584, 660, 669, 944, 1345, 1348, 1519, 1899, 1900, 2076, 2083, 2143, 2261, 2262, 2264, 2268, 2269, 2273, 2274, 2278, 2279, 2283, 2284, 2287, 2288, 2299, 2300, 2303, 2304, 2314, 2328, 2458, 2461, 2462, 2464, 2513, 2520, 2542, 2547, 2578, 2579, 2580, 2583, 2599, 2602, 2603, 2610, 2615, 2616, 2633, 2637, 2646, 2647, 2655, 2657, 2663, 2664],
│ │ │ │ │          "64023025": 2098,
│ │ │ │ │          "6416010000000001": 1114,
│ │ │ │ │          "64386512": 349,
│ │ │ │ │          "64402274e": 660,
│ │ │ │ │          "6446": [2550, 2554],
│ │ │ │ │          "646": [2517, 2576],
│ │ │ │ │          "6460": 2522,
│ │ │ │ │ @@ -35242,14 +35242,15 @@
│ │ │ │ │          "6577": 2522,
│ │ │ │ │          "6579": 2522,
│ │ │ │ │          "6586976": 1149,
│ │ │ │ │          "6590": 2522,
│ │ │ │ │          "6596": 2522,
│ │ │ │ │          "6596288841243357": 2458,
│ │ │ │ │          "659885634118668e": 645,
│ │ │ │ │ +        "6599364": 2488,
│ │ │ │ │          "65_535": 62,
│ │ │ │ │          "65x": 2594,
│ │ │ │ │          "66": [13, 58, 1922, 2547, 2655, 2664],
│ │ │ │ │          "6600475": 1149,
│ │ │ │ │          "6602": 2522,
│ │ │ │ │          "6606": 2522,
│ │ │ │ │          "6611": 2522,
│ │ │ │ │ @@ -35293,16 +35294,15 @@
│ │ │ │ │          "6765": 28,
│ │ │ │ │          "6771": 2522,
│ │ │ │ │          "6775": 2522,
│ │ │ │ │          "6780": 2522,
│ │ │ │ │          "6781": 2522,
│ │ │ │ │          "6783": 2522,
│ │ │ │ │          "6785": 2522,
│ │ │ │ │ -        "67942914": 2461,
│ │ │ │ │ -        "68": [2461, 2655, 2657, 2664],
│ │ │ │ │ +        "68": [2655, 2657, 2664],
│ │ │ │ │          "6805": [2353, 2400, 2450],
│ │ │ │ │          "6807": 2522,
│ │ │ │ │          "68080986": 349,
│ │ │ │ │          "6813": 2522,
│ │ │ │ │          "6817": 2522,
│ │ │ │ │          "6819": 2522,
│ │ │ │ │          "68206631e": 2104,
│ │ │ │ │ @@ -35334,29 +35334,30 @@
│ │ │ │ │          "699": 520,
│ │ │ │ │          "6ad92e5": 13,
│ │ │ │ │          "6e17": 55,
│ │ │ │ │          "6j": [538, 851, 866, 1025, 1026, 1031, 1051, 1891, 1909, 1914, 2241],
│ │ │ │ │          "6th": [513, 669],
│ │ │ │ │          "6x": [1527, 2599],
│ │ │ │ │          "7": [12, 31, 32, 38, 42, 47, 54, 55, 56, 58, 59, 60, 61, 63, 66, 68, 74, 75, 89, 91, 96, 97, 98, 99, 117, 118, 132, 135, 137, 139, 140, 141, 147, 149, 150, 160, 170, 171, 213, 227, 234, 261, 270, 337, 348, 353, 355, 357, 359, 364, 365, 366, 367, 369, 370, 372, 375, 408, 435, 467, 471, 472, 478, 514, 520, 527, 530, 542, 543, 544, 548, 565, 566, 567, 577, 608, 628, 640, 648, 651, 653, 659, 661, 664, 666, 669, 830, 853, 857, 860, 863, 864, 865, 880, 881, 883, 886, 887, 888, 893, 896, 897, 903, 904, 906, 912, 913, 914, 917, 919, 920, 921, 924, 926, 927, 928, 941, 943, 946, 950, 952, 953, 957, 963, 968, 969, 1002, 1033, 1040, 1044, 1048, 1049, 1050, 1060, 1069, 1070, 1072, 1076, 1077, 1078, 1083, 1101, 1106, 1107, 1116, 1119, 1127, 1135, 1143, 1148, 1149, 1157, 1159, 1160, 1161, 1164, 1166, 1167, 1191, 1193, 1194, 1195, 1200, 1203, 1204, 1205, 1206, 1212, 1213, 1223, 1228, 1229, 1230, 1236, 1240, 1242, 1248, 1249, 1278, 1283, 1286, 1306, 1312, 1331, 1334, 1342, 1344, 1346, 1433, 1437, 1440, 1460, 1466, 1510, 1512, 1520, 1521, 1522, 1554, 1615, 1638, 1644, 1647, 1656, 1672, 1695, 1704, 1705, 1729, 1758, 1770, 1786, 1805, 1816, 1843, 1870, 1880, 1882, 1904, 1908, 1912, 1913, 1914, 1916, 1953, 1957, 1960, 1980, 1986, 2071, 2076, 2078, 2079, 2081, 2082, 2085, 2087, 2091, 2096, 2098, 2104, 2107, 2110, 2115, 2116, 2162, 2163, 2164, 2168, 2171, 2172, 2204, 2205, 2206, 2208, 2209, 2210, 2211, 2212, 2222, 2224, 2225, 2235, 2236, 2237, 2238, 2240, 2241, 2246, 2248, 2257, 2315, 2320, 2323, 2328, 2333, 2339, 2341, 2342, 2347, 2352, 2367, 2377, 2382, 2384, 2388, 2389, 2395, 2399, 2414, 2424, 2429, 2431, 2435, 2436, 2445, 2449, 2457, 2458, 2460, 2461, 2463, 2488, 2491, 2513, 2518, 2519, 2520, 2521, 2522, 2525, 2526, 2527, 2528, 2529, 2530, 2531, 2532, 2533, 2534, 2535, 2536, 2537, 2538, 2539, 2540, 2541, 2542, 2543, 2544, 2545, 2546, 2547, 2548, 2549, 2550, 2551, 2552, 2553, 2554, 2555, 2556, 2557, 2558, 2559, 2560, 2561, 2562, 2563, 2564, 2565, 2566, 2572, 2574, 2575, 2576, 2577, 2578, 2579, 2580, 2581, 2589, 2591, 2592, 2593, 2594, 2600, 2610, 2612, 2616, 2619, 2622, 2626, 2633, 2635, 2636, 2637, 2639, 2640, 2642, 2643, 2645, 2647, 2654, 2655, 2656, 2658, 2664],
│ │ │ │ │ -        "70": [59, 457, 567, 2241, 2248, 2655],
│ │ │ │ │ +        "70": [59, 457, 567, 2241, 2248, 2461, 2655],
│ │ │ │ │          "700": 567,
│ │ │ │ │          "70000000": 2633,
│ │ │ │ │          "701": 2463,
│ │ │ │ │          "703": 2625,
│ │ │ │ │          "7054": 2535,
│ │ │ │ │          "706": 520,
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│ │ │ │ │ +        "71740836": 2461,
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│ │ │ │ │ @@ -35370,25 +35371,23 @@
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│ │ │ │ │          "75000": 652,
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│ │ │ │ │ @@ -35532,15 +35531,15 @@
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│ │ │ │ │ +        "84": [2655, 2657],
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│ │ │ │ │          "84057254": [2339, 2352, 2382, 2389, 2399, 2429, 2436, 2449],
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│ │ │ │ │          "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, 2633, 2636, 2637, 2639, 2642, 2643, 2645, 2646, 2647, 2655, 2656, 2663, 2664, 2666],
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│ │ │ │ ├── ./md5sums
│ │ │ │ │┄ Files differ
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│ │ │ │ ├── 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 61623830 31393336 33626535 36336231 ab8019363be563b1
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│ │ │ │ │    0x00000020 32326164 33642e64 65627567 00000000 22ad3d.debug....
│ │ │ │ │ -  0x00000030 9af4f531                            ...1
│ │ │ │ │ +  0x00000030 5fb21ffc                            _...
│ │ │ ├── ./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 30356437 36393164 37326435 64383766 05d7691d72d5d87f
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│ │ │ │ │ -  0x00000030 dfcaad74                            ...t
│ │ │ │ │ +  0x00000030 3d43b2c2                            =C..
├── python3-numpy-dbgsym_2.2.2+ds-1_amd64.deb
│ ├── file list
│ │ @@ -1,3 +1,3 @@
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│ │ ├── control.tar
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│ │ │ │ ├── ./md5sums
│ │ │ │ │┄ Files differ
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