<br><br><div><span class="gmail_quote">On 1/5/07, <b class="gmail_sendername">Tim Hochberg</b> <<a href="mailto:tim.hochberg@ieee.org">tim.hochberg@ieee.org</a>> wrote:</span><blockquote class="gmail_quote" style="border-left: 1px solid rgb(204, 204, 204); margin: 0pt 0pt 0pt 0.8ex; padding-left: 1ex;">
Matt Knox wrote:<br>>
I made a post about this a while ago on the scipy-user mailing list,
but I didn't receive much of a response so I'm just throwing it out
there again (with more detail) in case it got overlooked.<br>><br>>
Basically, I'd like to be able to do accumulate operations with custom
functions. numpy.vectorize does not seem to provide an accumulate
method with the functions it returns.<br>Note that if you are looking for speed, numpy.vectorize is probably not<br>what you are looking for even if it did work for this sort of stuff.<br><br>>
I'm hoping I don't have to write ufuncs in C to accomplish this, but I
fear that may the case. Either way, it would be nice to know if it can,
or cannot be done in an easy manner.<br>><br>> I have lots of examples of where this kind of thing is useful, but I'll just outline two for now.<br>><br><br>[SNIP]<br><br>It is not obvious how to write these using numpy's primitives. You might
<br>want to look into one of psyco, pyrex or weave. Psyco's probably the<br>easiest, but will get you the smallest (although still large) speed<br>gain, if you use psyco there are some tricks I could suggest for<br>speeding it up. Pyrex is probably the most polished, but I haven't used
<br>it with numpy so I can't comment on how natural that is.<br><br>-tim</blockquote><div><br>
I think what he needs is something like a linear prediction code or a
IIP filter. The place to look would be in scipy, either in signal
processing or statistics (ARMA). I don't know that it is there, but it
might (should) be.<br>
<br>
Chuck<br>
</div></div><br>