<div dir="ltr"><br><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">On Fri, Apr 8, 2016 at 12:17 PM, Chris Barker <span dir="ltr"><<a href="mailto:chris.barker@noaa.gov" target="_blank">chris.barker@noaa.gov</a>></span> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><div dir="ltr"><div class="gmail_extra"><div class="gmail_quote"><span class="">On Fri, Apr 8, 2016 at 9:59 AM, Charles R Harris <span dir="ltr"><<a href="mailto:charlesr.harris@gmail.com" target="_blank">charlesr.harris@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 dir="ltr"><div class="gmail_extra"><div class="gmail_quote"><div>Apropos column/row vectors, I've toyed a bit with the idea of adding a flag to numpy arrays to indicate that the last index is one or the other, and maybe neither.<br></div></div></div></div></blockquote><div><br></div></span><div>I don't follow this. wouldn't it ony be an issue for 1D arrays, rather than the "last index". Or maybe I'm totally missing the point.</div><div><br></div><div>But anyway, are (N,1) and (1, N) arrays insufficient for representing column and row vectors for some reason? If not -- then we have a way to express a column or row vector, we just need an easier and more obvious way to create them.</div><div><br></div><div>*maybe* we could have actual column and row vector classes -- they would BE regular arrays, with (1,N) or (N,1) dimensions, and act the same in every way except their __repr__. and we're provide handy factor functions for them.</div><div><br></div><div>These were needed to complete the old Matrix class -- which is no longer needed now that we have @ (i.e. a 2D array IS a matrix)</div></div></div></div></blockquote><div><br></div><div>One problem with that approach is that `vrow @ vcol` has dimension 1 x 1, which is not a scalar.<br><br></div><div>Chuck <br></div></div></div></div>