On 1/16/06, <b class="gmail_sendername">Sasha</b> <<a href="mailto:ndarray@mac.com">ndarray@mac.com</a>> wrote:<div><span class="gmail_quote"></span><blockquote class="gmail_quote" style="border-left: 1px solid rgb(204, 204, 204); margin: 0pt 0pt 0pt 0.8ex; padding-left: 1ex;">
> Before, I think numpy supported up to 32 dimensions. Is there any reason<br>> for this new limit? Just curious.<br><br>It was actually 40 until recently. I don't know the answer to your<br>question (Travis?), but I am curious why would anyone need more than
<br>say 4?  Solving PDEs by finite differences method in more than 4<br>dimensional spaces, anyone? I know I sound like some very well known<br>person, but really 20 "ought to be enough for everyone" (TM) :-).<br>
</blockquote></div><br>
How about setting the default case to 3 or 4 dimensions and then
special casing the rare higher dimensional arrays, i.e. using malloc
for these situations.  The default dimension size could be a
compile time option for those who routinely exceed the default size of
3 or 4.<br clear="all"><br>
 -- Paul<br>
<br>-- <br>Paul Barrett,
PhD                    
Johns Hopkins University<br>Assoc. Research Scientist     Dept of Physics and Astronomy<br>Phone: 410-516-5190            Baltimore, MD 21218