<div dir="ltr"><br><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">On Fri, Oct 31, 2014 at 11:07 AM, Benjamin Root <span dir="ltr"><<a href="mailto:ben.root@ou.edu" target="_blank">ben.root@ou.edu</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"><div dir="ltr"><div>Just to throw in my two cents here. I feel that sometimes, features are tried out first elsewhere (possibly in scipy) and then brought down into numpy after sufficient shakedown time. So, in some cases, I wonder if the numpy version is actually more refined than the scipy version? Of course, there is no way to know this from the documentation, which is a problem. Didn't scipy have nanmean() for a while before Numpy added it in version 1.8?<br></div></div></blockquote><div><br></div><div>That's true for several functions in scipy.stats. And we have more deprecation in scipy.stats in favor of numpy pending.</div><div><br></div><div>part of polynomials is another case, kind of.</div><div><br></div><div>But I don't remember any other ones in my time.</div><div><br></div><div>(There is also a reverse extension for scipy binned_stats based on the np.histogram code.)<br></div><div><br></div><div>Josef</div><div><br></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"><div dir="ltr"><div><br></div>Ben Root<br></div><div class=""><div class="h5"><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">On Fri, Oct 31, 2014 at 10:26 AM, D. Michael McFarland <span dir="ltr"><<a href="mailto:dmmcf@dmmcf.net" target="_blank">dmmcf@dmmcf.net</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>Stefan van der Walt <<a href="mailto:stefan@sun.ac.za" target="_blank">stefan@sun.ac.za</a>> writes:<br>
<br>
> On 2014-10-27 15:26:58, D. Michael McFarland <<a href="mailto:dmmcf@dmmcf.net" target="_blank">dmmcf@dmmcf.net</a>> wrote:<br>
>> What I would like to ask about is the situation this illustrates, where<br>
>> both NumPy and SciPy provide similar functionality (sometimes identical,<br>
>> to judge by the documentation).  Is there some guidance on which is to<br>
>> be preferred?<br>
><br>
</span><span>> I'm not sure if you've received an answer to your question so far. My<br>
> advice: use the SciPy functions.  SciPy is often built on more extensive<br>
> Fortran libraries not available during NumPy compilation, and I am not<br>
> aware of any cases where a function in NumPy is faster or more extensive<br>
> than the equivalent in SciPy.<br>
<br>
</span>The whole thread has been interesting reading (now that I've finally<br>
come back to it...got busy for a few days), but this is the sort of<br>
answer I was hoping for.  Thank you.<br>
<br>
Best,<br>
Michael<br>
<div><div>_______________________________________________<br>
NumPy-Discussion mailing list<br>
<a href="mailto:NumPy-Discussion@scipy.org" target="_blank">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></div><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>
<br></blockquote></div><br></div></div>