mit neuen venv und exe-Files
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399
venv3_12/Lib/site-packages/numpy/lib/_arraysetops_impl.pyi
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399
venv3_12/Lib/site-packages/numpy/lib/_arraysetops_impl.pyi
Normal file
@@ -0,0 +1,399 @@
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from typing import (
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Any,
|
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Generic,
|
||||
Literal as L,
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NamedTuple,
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overload,
|
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SupportsIndex,
|
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TypeVar,
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)
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import numpy as np
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from numpy import (
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generic,
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number,
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ushort,
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ubyte,
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uintc,
|
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uint,
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ulonglong,
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short,
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int8,
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byte,
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intc,
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int_,
|
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intp,
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longlong,
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half,
|
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single,
|
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double,
|
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longdouble,
|
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csingle,
|
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cdouble,
|
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clongdouble,
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timedelta64,
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datetime64,
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object_,
|
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str_,
|
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bytes_,
|
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void,
|
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)
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from numpy._typing import (
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ArrayLike,
|
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NDArray,
|
||||
_ArrayLike,
|
||||
_ArrayLikeBool_co,
|
||||
_ArrayLikeDT64_co,
|
||||
_ArrayLikeTD64_co,
|
||||
_ArrayLikeObject_co,
|
||||
_ArrayLikeNumber_co,
|
||||
)
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||||
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||||
_SCT = TypeVar("_SCT", bound=generic)
|
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_NumberType = TypeVar("_NumberType", bound=number[Any])
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# Explicitly set all allowed values to prevent accidental castings to
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||||
# abstract dtypes (their common super-type).
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#
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# Only relevant if two or more arguments are parametrized, (e.g. `setdiff1d`)
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# which could result in, for example, `int64` and `float64`producing a
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# `number[_64Bit]` array
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_SCTNoCast = TypeVar(
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"_SCTNoCast",
|
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np.bool,
|
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ushort,
|
||||
ubyte,
|
||||
uintc,
|
||||
uint,
|
||||
ulonglong,
|
||||
short,
|
||||
byte,
|
||||
intc,
|
||||
int_,
|
||||
longlong,
|
||||
half,
|
||||
single,
|
||||
double,
|
||||
longdouble,
|
||||
csingle,
|
||||
cdouble,
|
||||
clongdouble,
|
||||
timedelta64,
|
||||
datetime64,
|
||||
object_,
|
||||
str_,
|
||||
bytes_,
|
||||
void,
|
||||
)
|
||||
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||||
class UniqueAllResult(NamedTuple, Generic[_SCT]):
|
||||
values: NDArray[_SCT]
|
||||
indices: NDArray[intp]
|
||||
inverse_indices: NDArray[intp]
|
||||
counts: NDArray[intp]
|
||||
|
||||
class UniqueCountsResult(NamedTuple, Generic[_SCT]):
|
||||
values: NDArray[_SCT]
|
||||
counts: NDArray[intp]
|
||||
|
||||
class UniqueInverseResult(NamedTuple, Generic[_SCT]):
|
||||
values: NDArray[_SCT]
|
||||
inverse_indices: NDArray[intp]
|
||||
|
||||
__all__: list[str]
|
||||
|
||||
@overload
|
||||
def ediff1d(
|
||||
ary: _ArrayLikeBool_co,
|
||||
to_end: None | ArrayLike = ...,
|
||||
to_begin: None | ArrayLike = ...,
|
||||
) -> NDArray[int8]: ...
|
||||
@overload
|
||||
def ediff1d(
|
||||
ary: _ArrayLike[_NumberType],
|
||||
to_end: None | ArrayLike = ...,
|
||||
to_begin: None | ArrayLike = ...,
|
||||
) -> NDArray[_NumberType]: ...
|
||||
@overload
|
||||
def ediff1d(
|
||||
ary: _ArrayLikeNumber_co,
|
||||
to_end: None | ArrayLike = ...,
|
||||
to_begin: None | ArrayLike = ...,
|
||||
) -> NDArray[Any]: ...
|
||||
@overload
|
||||
def ediff1d(
|
||||
ary: _ArrayLikeDT64_co | _ArrayLikeTD64_co,
|
||||
to_end: None | ArrayLike = ...,
|
||||
to_begin: None | ArrayLike = ...,
|
||||
) -> NDArray[timedelta64]: ...
|
||||
@overload
|
||||
def ediff1d(
|
||||
ary: _ArrayLikeObject_co,
|
||||
to_end: None | ArrayLike = ...,
|
||||
to_begin: None | ArrayLike = ...,
|
||||
) -> NDArray[object_]: ...
|
||||
|
||||
@overload
|
||||
def unique(
|
||||
ar: _ArrayLike[_SCT],
|
||||
return_index: L[False] = ...,
|
||||
return_inverse: L[False] = ...,
|
||||
return_counts: L[False] = ...,
|
||||
axis: None | SupportsIndex = ...,
|
||||
*,
|
||||
equal_nan: bool = ...,
|
||||
) -> NDArray[_SCT]: ...
|
||||
@overload
|
||||
def unique(
|
||||
ar: ArrayLike,
|
||||
return_index: L[False] = ...,
|
||||
return_inverse: L[False] = ...,
|
||||
return_counts: L[False] = ...,
|
||||
axis: None | SupportsIndex = ...,
|
||||
*,
|
||||
equal_nan: bool = ...,
|
||||
) -> NDArray[Any]: ...
|
||||
@overload
|
||||
def unique(
|
||||
ar: _ArrayLike[_SCT],
|
||||
return_index: L[True] = ...,
|
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return_inverse: L[False] = ...,
|
||||
return_counts: L[False] = ...,
|
||||
axis: None | SupportsIndex = ...,
|
||||
*,
|
||||
equal_nan: bool = ...,
|
||||
) -> tuple[NDArray[_SCT], NDArray[intp]]: ...
|
||||
@overload
|
||||
def unique(
|
||||
ar: ArrayLike,
|
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|
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return_inverse: L[False] = ...,
|
||||
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|
||||
axis: None | SupportsIndex = ...,
|
||||
*,
|
||||
equal_nan: bool = ...,
|
||||
) -> tuple[NDArray[Any], NDArray[intp]]: ...
|
||||
@overload
|
||||
def unique(
|
||||
ar: _ArrayLike[_SCT],
|
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return_index: L[False] = ...,
|
||||
return_inverse: L[True] = ...,
|
||||
return_counts: L[False] = ...,
|
||||
axis: None | SupportsIndex = ...,
|
||||
*,
|
||||
equal_nan: bool = ...,
|
||||
) -> tuple[NDArray[_SCT], NDArray[intp]]: ...
|
||||
@overload
|
||||
def unique(
|
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ar: ArrayLike,
|
||||
return_index: L[False] = ...,
|
||||
return_inverse: L[True] = ...,
|
||||
return_counts: L[False] = ...,
|
||||
axis: None | SupportsIndex = ...,
|
||||
*,
|
||||
equal_nan: bool = ...,
|
||||
) -> tuple[NDArray[Any], NDArray[intp]]: ...
|
||||
@overload
|
||||
def unique(
|
||||
ar: _ArrayLike[_SCT],
|
||||
return_index: L[False] = ...,
|
||||
return_inverse: L[False] = ...,
|
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|
||||
axis: None | SupportsIndex = ...,
|
||||
*,
|
||||
equal_nan: bool = ...,
|
||||
) -> tuple[NDArray[_SCT], NDArray[intp]]: ...
|
||||
@overload
|
||||
def unique(
|
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ar: ArrayLike,
|
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return_index: L[False] = ...,
|
||||
return_inverse: L[False] = ...,
|
||||
return_counts: L[True] = ...,
|
||||
axis: None | SupportsIndex = ...,
|
||||
*,
|
||||
equal_nan: bool = ...,
|
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) -> tuple[NDArray[Any], NDArray[intp]]: ...
|
||||
@overload
|
||||
def unique(
|
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ar: _ArrayLike[_SCT],
|
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|
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return_inverse: L[True] = ...,
|
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|
||||
axis: None | SupportsIndex = ...,
|
||||
*,
|
||||
equal_nan: bool = ...,
|
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) -> tuple[NDArray[_SCT], NDArray[intp], NDArray[intp]]: ...
|
||||
@overload
|
||||
def unique(
|
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ar: ArrayLike,
|
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return_index: L[True] = ...,
|
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return_inverse: L[True] = ...,
|
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|
||||
axis: None | SupportsIndex = ...,
|
||||
*,
|
||||
equal_nan: bool = ...,
|
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) -> tuple[NDArray[Any], NDArray[intp], NDArray[intp]]: ...
|
||||
@overload
|
||||
def unique(
|
||||
ar: _ArrayLike[_SCT],
|
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|
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|
||||
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|
||||
axis: None | SupportsIndex = ...,
|
||||
*,
|
||||
equal_nan: bool = ...,
|
||||
) -> tuple[NDArray[_SCT], NDArray[intp], NDArray[intp]]: ...
|
||||
@overload
|
||||
def unique(
|
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ar: ArrayLike,
|
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return_index: L[True] = ...,
|
||||
return_inverse: L[False] = ...,
|
||||
return_counts: L[True] = ...,
|
||||
axis: None | SupportsIndex = ...,
|
||||
*,
|
||||
equal_nan: bool = ...,
|
||||
) -> tuple[NDArray[Any], NDArray[intp], NDArray[intp]]: ...
|
||||
@overload
|
||||
def unique(
|
||||
ar: _ArrayLike[_SCT],
|
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return_index: L[False] = ...,
|
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|
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|
||||
axis: None | SupportsIndex = ...,
|
||||
*,
|
||||
equal_nan: bool = ...,
|
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) -> tuple[NDArray[_SCT], NDArray[intp], NDArray[intp]]: ...
|
||||
@overload
|
||||
def unique(
|
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ar: ArrayLike,
|
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return_index: L[False] = ...,
|
||||
return_inverse: L[True] = ...,
|
||||
return_counts: L[True] = ...,
|
||||
axis: None | SupportsIndex = ...,
|
||||
*,
|
||||
equal_nan: bool = ...,
|
||||
) -> tuple[NDArray[Any], NDArray[intp], NDArray[intp]]: ...
|
||||
@overload
|
||||
def unique(
|
||||
ar: _ArrayLike[_SCT],
|
||||
return_index: L[True] = ...,
|
||||
return_inverse: L[True] = ...,
|
||||
return_counts: L[True] = ...,
|
||||
axis: None | SupportsIndex = ...,
|
||||
*,
|
||||
equal_nan: bool = ...,
|
||||
) -> tuple[NDArray[_SCT], NDArray[intp], NDArray[intp], NDArray[intp]]: ...
|
||||
@overload
|
||||
def unique(
|
||||
ar: ArrayLike,
|
||||
return_index: L[True] = ...,
|
||||
return_inverse: L[True] = ...,
|
||||
return_counts: L[True] = ...,
|
||||
axis: None | SupportsIndex = ...,
|
||||
*,
|
||||
equal_nan: bool = ...,
|
||||
) -> tuple[NDArray[Any], NDArray[intp], NDArray[intp], NDArray[intp]]: ...
|
||||
|
||||
@overload
|
||||
def unique_all(
|
||||
x: _ArrayLike[_SCT], /
|
||||
) -> UniqueAllResult[_SCT]: ...
|
||||
@overload
|
||||
def unique_all(
|
||||
x: ArrayLike, /
|
||||
) -> UniqueAllResult[Any]: ...
|
||||
|
||||
@overload
|
||||
def unique_counts(
|
||||
x: _ArrayLike[_SCT], /
|
||||
) -> UniqueCountsResult[_SCT]: ...
|
||||
@overload
|
||||
def unique_counts(
|
||||
x: ArrayLike, /
|
||||
) -> UniqueCountsResult[Any]: ...
|
||||
|
||||
@overload
|
||||
def unique_inverse(x: _ArrayLike[_SCT], /) -> UniqueInverseResult[_SCT]: ...
|
||||
@overload
|
||||
def unique_inverse(x: ArrayLike, /) -> UniqueInverseResult[Any]: ...
|
||||
|
||||
@overload
|
||||
def unique_values(x: _ArrayLike[_SCT], /) -> NDArray[_SCT]: ...
|
||||
@overload
|
||||
def unique_values(x: ArrayLike, /) -> NDArray[Any]: ...
|
||||
|
||||
@overload
|
||||
def intersect1d(
|
||||
ar1: _ArrayLike[_SCTNoCast],
|
||||
ar2: _ArrayLike[_SCTNoCast],
|
||||
assume_unique: bool = ...,
|
||||
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|
||||
) -> NDArray[_SCTNoCast]: ...
|
||||
@overload
|
||||
def intersect1d(
|
||||
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|
||||
ar2: ArrayLike,
|
||||
assume_unique: bool = ...,
|
||||
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|
||||
) -> NDArray[Any]: ...
|
||||
@overload
|
||||
def intersect1d(
|
||||
ar1: _ArrayLike[_SCTNoCast],
|
||||
ar2: _ArrayLike[_SCTNoCast],
|
||||
assume_unique: bool = ...,
|
||||
return_indices: L[True] = ...,
|
||||
) -> tuple[NDArray[_SCTNoCast], NDArray[intp], NDArray[intp]]: ...
|
||||
@overload
|
||||
def intersect1d(
|
||||
ar1: ArrayLike,
|
||||
ar2: ArrayLike,
|
||||
assume_unique: bool = ...,
|
||||
return_indices: L[True] = ...,
|
||||
) -> tuple[NDArray[Any], NDArray[intp], NDArray[intp]]: ...
|
||||
|
||||
@overload
|
||||
def setxor1d(
|
||||
ar1: _ArrayLike[_SCTNoCast],
|
||||
ar2: _ArrayLike[_SCTNoCast],
|
||||
assume_unique: bool = ...,
|
||||
) -> NDArray[_SCTNoCast]: ...
|
||||
@overload
|
||||
def setxor1d(
|
||||
ar1: ArrayLike,
|
||||
ar2: ArrayLike,
|
||||
assume_unique: bool = ...,
|
||||
) -> NDArray[Any]: ...
|
||||
|
||||
def isin(
|
||||
element: ArrayLike,
|
||||
test_elements: ArrayLike,
|
||||
assume_unique: bool = ...,
|
||||
invert: bool = ...,
|
||||
*,
|
||||
kind: None | str = ...,
|
||||
) -> NDArray[np.bool]: ...
|
||||
|
||||
@overload
|
||||
def union1d(
|
||||
ar1: _ArrayLike[_SCTNoCast],
|
||||
ar2: _ArrayLike[_SCTNoCast],
|
||||
) -> NDArray[_SCTNoCast]: ...
|
||||
@overload
|
||||
def union1d(
|
||||
ar1: ArrayLike,
|
||||
ar2: ArrayLike,
|
||||
) -> NDArray[Any]: ...
|
||||
|
||||
@overload
|
||||
def setdiff1d(
|
||||
ar1: _ArrayLike[_SCTNoCast],
|
||||
ar2: _ArrayLike[_SCTNoCast],
|
||||
assume_unique: bool = ...,
|
||||
) -> NDArray[_SCTNoCast]: ...
|
||||
@overload
|
||||
def setdiff1d(
|
||||
ar1: ArrayLike,
|
||||
ar2: ArrayLike,
|
||||
assume_unique: bool = ...,
|
||||
) -> NDArray[Any]: ...
|
||||
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