df37e6a
diff -ur patsy-0.5.1/doc/stateful-transforms.rst patsy-0.5.1.doc/doc/stateful-transforms.rst
df37e6a
--- patsy-0.5.1/doc/stateful-transforms.rst	2018-10-28 04:04:50.000000000 +0100
df37e6a
+++ patsy-0.5.1.doc/doc/stateful-transforms.rst	2018-11-12 21:25:46.469485037 +0100
4e2cb8f
@@ -35,6 +35,7 @@
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 Now we can build a design matrix and see what we get:
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 .. ipython:: python
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+   :okexcept:
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    mat = dmatrix("naive_center(x)", data)
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    mat
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@@ -49,6 +50,7 @@
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 transformation, like so:
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4e2cb8f
 .. ipython:: python
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+   :okexcept:
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    new_data = {"x": [5, 6, 7, 8]}
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    # Broken!
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@@ -76,6 +78,7 @@
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 way:
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4e2cb8f
 .. ipython:: python
4e2cb8f
+   :okexcept:
4e2cb8f
 
4e2cb8f
    fixed_mat = dmatrix("center(x)", data)
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    fixed_mat
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@@ -83,6 +86,7 @@
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 But if we then feed in our new data, we also get out the correct result:
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4e2cb8f
 .. ipython:: python
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+   :okexcept:
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4e2cb8f
    # Correct!
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    build_design_matrices([fixed_mat.design_info], new_data)[0]
4e2cb8f
@@ -97,6 +101,7 @@
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 just similar enough for you to miss the problem until it's too late.)
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4e2cb8f
 .. ipython:: python
4e2cb8f
+   :okexcept:
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4e2cb8f
    data_chunked = [{"x": data["x"][:2]},
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                    {"x": data["x"][2:]}]
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@@ -108,6 +113,7 @@
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 But if we use the proper stateful transform, this just works:
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4e2cb8f
 .. ipython:: python
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+   :okexcept:
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    dinfo = incr_dbuilder("center(x)", lambda: iter(data_chunked))
4e2cb8f
    # Correct!
4e2cb8f
@@ -133,6 +139,7 @@
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 for prediction as well:
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4e2cb8f
 .. ipython:: python
4e2cb8f
+   :okexcept:
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4e2cb8f
    # Correct!
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    build_design_matrices([dinfo], new_data)[0]