<br><br><div class="gmail_quote">On Tue, May 29, 2012 at 11:40 AM, Robert Jördens <span dir="ltr"><<a href="mailto:jordens@gmail.com" target="_blank">jordens@gmail.com</a>></span> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">
<div class="im">On Tue, May 29, 2012 at 11:03 AM, Stéfan van der Walt <<a href="mailto:stefan@sun.ac.za">stefan@sun.ac.za</a>> wrote:<br>
> On Mon, May 28, 2012 at 11:53 AM, Travis Oliphant <<a href="mailto:travis@continuum.io">travis@continuum.io</a>> wrote:<br>
>> I could see these functions going into scipy.ndimage but again because they<br>
>> are not necessarily just image processing functions, and the fact that they<br>
>> are so simple, perhaps they are best put into NumPy itself.<br>
><br>
> I'm wondering about the general applicability of these functions.  Can<br>
> anyone suggest some use cases?<br>
<br>
</div>An example from solid state physics:<br>
If you have a spin chain with some long-range interaction and you have<br>
the known, dense, coupling matrix J, sum_angle(J, pi/4) gives you a<br>
view at the distance dependence of the interaction.<br>
<span class="HOEnZb"><font color="#888888"><br></font></span></blockquote><div><br>I'd like to see these functions is scipy somewhere. The function names aren't very descriptive and the one line summaries don't give a very good idea of what they do, so I think those bits could use improvement. Mention of the Hough/Radon transform would help, I had to pull out that connection by reading the code...<br>
<br>Chuck <br></div><br></div>