<div dir="ltr"><br><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">On Mon, Oct 27, 2014 at 10:50 PM, Sturla Molden <span dir="ltr"><<a href="mailto:sturla.molden@gmail.com" target="_blank">sturla.molden@gmail.com</a>></span> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left-width:1px;border-left-color:rgb(204,204,204);border-left-style:solid;padding-left:1ex"><span class=""><<a href="mailto:josef.pktd@gmail.com">josef.pktd@gmail.com</a>> wrote:<br>
<br>
> For fft I use mostly scipy, IIRC.   (scipy's fft imports numpy's fft,<br>
> partially?)<br>
<br>
</span>No. SciPy uses the Fortran library FFTPACK (wrapped with f2py) and NumPy<br>
uses a smaller C library called fftpack_lite. Algorithmically they are are<br>
similar, but fftpack_lite has fewer features (e.g. no DCT). scipy.fftpack<br>
does not import numpy.fft. Neither of these libraries are very "fast", but<br>
usually they are "fast enough" for practical purposes. If we really need a<br>
kick-ass fast FFT we need to go to libraries like FFTW, Intel MKL or<br>
Apple's Accelerate Framework, or even use tools like CUDA or OpenCL to run<br>
the FFT on the GPU. But using such tools takes more coding (and reading API<br>
specifications) than the convinience of just using the FFTs already in<br>
NumPy or SciPy. So if you count in your own time as well, it might not be<br>
that FFTW or MKL are the "faster" FFTs.<br></blockquote><div><br></div><div><br></div><div>Ok, I didn't remember correctly.</div><div><br></div><div>I didn't use much fft recently, I never used DCT. My favorite "fft function" is fftconvolve.</div><div><a href="https://github.com/scipy/scipy/blob/e758c482efb8829685dcf494bdf71eeca3dd77f0/scipy/signal/signaltools.py#L13">https://github.com/scipy/scipy/blob/e758c482efb8829685dcf494bdf71eeca3dd77f0/scipy/signal/signaltools.py#L13</a>    doesn't seem to mind mixing numpy and scipy  (quick github search)<br></div><div><br></div><div><br></div><div>It's sometimes useful to have simplified functions that are "good enough" where we don't have to figure out all the extras that the docstring of the fancy version is mentioning.<br></div><div><br></div><div>Josef</div><div><br></div><div> </div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left-width:1px;border-left-color:rgb(204,204,204);border-left-style:solid;padding-left:1ex">
<span class=""><font color="#888888"><br>
Sturla<br>
</font></span><div class=""><div class="h5"><br>
_______________________________________________<br>
NumPy-Discussion mailing list<br>
<a href="mailto:NumPy-Discussion@scipy.org">NumPy-Discussion@scipy.org</a><br>
<a href="http://mail.scipy.org/mailman/listinfo/numpy-discussion" target="_blank">http://mail.scipy.org/mailman/listinfo/numpy-discussion</a><br>
</div></div></blockquote></div><br></div></div>