@header@
 
 
matplotlib.numerix		index
/usr/lib/python2.4/site-packages/matplotlib/numerix/__init__.py

numerix  imports either Numeric or numarray based on various selectors.
 
0.  If the value "--numarray" or "--Numeric" is specified on the
command line, then numerix imports the specified array package.
 
1. The value of numerix in ~/.matplotlibrc: either Numeric or numarray
 
2. If none of the above is done, the default array package is Numeric.
Because the .matplotlibrc always provides *some* value for numerix (it
has it's own system of default values), this default is most likely
never used.
 
To summarize: the  commandline is examined first, the  rc file second,
and the default array package is Numeric.

 
Package Contents
       
_na_imports
_nc_imports
fft (package)
linear_algebra (package)
ma (package)
mlab (package)
random_array (package)

 
Functions
       
arange(...)
arange(start, stop=None, step=1, typecode=None)
 
 Just like range() except it returns an array whose type can be
specified by the keyword argument typecode.
array(...)
array(sequence, typecode=None, copy=1, savespace=0) will return a new array formed from the given (potentially nested) sequence with type given by typecode.  If no typecode is given, then the type will be determined as the minimum type required to hold the objects in sequence.  If copy is zero and sequence is already an array, a reference will be returned.  If savespace is nonzero, the new array will maintain its precision in operations.
arrayrange = arange(...)
arange(start, stop=None, step=1, typecode=None)
 
 Just like range() except it returns an array whose type can be
specified by the keyword argument typecode.
choose(...)
choose(a, (b1,b2,...))
cross_correlate(...)
cross_correlate(a,v, mode=0)
empty(...)
empty((d1,...,dn),typecode='l',savespace=0) will return a new array
of shape (d1,...,dn) and given type with all its entries uninitialized.  If savespace is
nonzero, the array will be a spacesaver array.  This can be faster than zeros.
fromstring(...)
fromstring(string, typecode='l', count=-1) returns a new 1d array initialized from the raw binary data in string.  If count is positive, the new array will have count elements, otherwise it's size is determined by the size of string.
reshape(...)
reshape(a, (d1, d2, ..., dn)).  Change the shape of a to be an n-dimensional array with dimensions given by d1...dn.  Note: the size specified for the new array must be exactly equal to the size of the  old one or an error will occur.
searchsorted = binarysearch(...)
binarysearch(a,v)
take(...)
take(a, indices, axis=0).  Selects the elements in indices from array a along the given axis.
zeros(...)
zeros((d1,...,dn),typecode='l',savespace=0) will return a new array of shape (d1,...,dn) and type typecode with all it's entries initialized to zero.  If savespace is nonzero the array will be a spacesaver array.

 
Data
        Character = 'c'
Complex = 'D'
Complex0 = 'F'
Complex16 = 'F'
Complex32 = 'F'
Complex64 = 'D'
Complex8 = 'F'
Float = 'd'
Float0 = 'f'
Float16 = 'f'
Float32 = 'f'
Float64 = 'd'
Float8 = 'f'
Infinity = inf
Int = 'l'
Int0 = '1'
Int16 = 's'
Int32 = 'i'
Int8 = '1'
LittleEndian = True
NewAxis = None
PyObject = 'O'
UInt = 'u'
UInt16 = 'w'
UInt32 = 'u'
UInt8 = 'b'
UnsignedInt16 = 'w'
UnsignedInt32 = 'u'
UnsignedInt8 = 'b'
UnsignedInteger = 'u'
absolute = <ufunc 'absolute'>
add = <ufunc 'add'>
arccos = <ufunc 'arccos'>
arccosh = <ufunc 'arccosh'>
arcsin = <ufunc 'arcsin'>
arcsinh = <ufunc 'arcsinh'>
arctan = <ufunc 'arctan'>
arctan2 = <ufunc 'arctan2'>
arctanh = <ufunc 'arctanh'>
bitwise_and = <ufunc 'bitwise_and'>
bitwise_or = <ufunc 'bitwise_or'>
bitwise_xor = <ufunc 'bitwise_xor'>
ceil = <ufunc 'ceil'>
conjugate = <ufunc 'conjugate'>
cos = <ufunc 'cos'>
cosh = <ufunc 'cosh'>
divide = <ufunc 'divide'>
divide_safe = <ufunc 'divide_safe'>
e = 2.7182818284590451
equal = <ufunc 'equal'>
exp = <ufunc 'exp'>
fabs = <ufunc 'fabs'>
floor = <ufunc 'floor'>
floor_divide = <ufunc 'floor_divide'>
fmod = <ufunc 'fmod'>
greater = <ufunc 'greater'>
greater_equal = <ufunc 'greater_equal'>
hypot = <ufunc 'hypot'>
inf = inf
infinity = inf
invert = <ufunc 'invert'>
left_shift = <ufunc 'left_shift'>
less = <ufunc 'less'>
less_equal = <ufunc 'less_equal'>
log = <ufunc 'log'>
log10 = <ufunc 'log10'>
logical_and = <ufunc 'logical_and'>
logical_not = <ufunc 'logical_not'>
logical_or = <ufunc 'logical_or'>
logical_xor = <ufunc 'logical_xor'>
maximum = <ufunc 'maximum'>
minimum = <ufunc 'minimum'>
multiply = <ufunc 'multiply'>
negative = <ufunc 'negative'>
not_equal = <ufunc 'not_equal'>
nx = <matplotlib.numerix._nc_imports._TypeNamespace instance>
pi = 3.1415926535897931
power = <ufunc 'power'>
rcParams = {'axes.edgecolor': 'black', 'axes.facecolor': 'white', 'axes.grid': False, 'axes.hold': True, 'axes.labelcolor': 'black', 'axes.labelsize': 12.0, 'axes.linewidth': 1.0, 'axes.titlesize': 14.0, 'backend': 'TkAgg', 'datapath': '/usr/share/matplotlib', ...}
remainder = <ufunc 'remainder'>
right_shift = <ufunc 'right_shift'>
sin = <ufunc 'sin'>
sinh = <ufunc 'sinh'>
sqrt = <ufunc 'sqrt'>
subtract = <ufunc 'subtract'>
tan = <ufunc 'tan'>
tanh = <ufunc 'tanh'>
true_divide = <ufunc 'true_divide'>
typecodes = {'Character': 'c', 'Complex': 'FD', 'Float': 'fd', 'Integer': '1sil', 'UnsignedInteger': 'bwu'}
verbose = <matplotlib.Verbose instance>
version = 'Numeric 24.0b2'
which = ('numeric', 'rc')
@footer@