Mailman 3 September 2006 - NumPy-Discussion

should I replace asarray with asanyarray in my code ?
by Sebastian Haase 27 Sep '06

27 Sep '06

Hi, This is a vaguely formulated question ... When I work with memmap'ed files/arrays I have a derived class that adds special attributes to the array class (referring to the MRC image file format used in medical / microscopy imaging) What are the pros and cons for asarray() vs. asanyarray() One obvious con for asanyarray is that its longer and asarray is what I have been using for the last few years ;-) Thanks, Sebastian

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More about data types in NumPy
by Francesc Altet 27 Sep '06

27 Sep '06

Hello, Sorry for being insistent, but I recognize that I'm having a bad time with NumPy data type rational. Is there an explanation for this?: >>> numpy.dtype('i4').type <type 'numpy.int32'> >>> numpy.dtype('int32').type <type 'numpy.int32'> >>> numpy.dtype('i4').type == numpy.dtype('int32').type True So far so good, but is the next the intended behaviour? >>> numpy.typeDict['i4'] <type 'numpy.int32'> >>> numpy.typeDict['int32'] <type 'numpy.int32'> >>> numpy.typeDict['i4'] == numpy.typeDict['int32'] False -- >0,0< Francesc Altet http://www.carabos.com/ V V Cárabos Coop. V. Enjoy Data "-"

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Re: [Numpy-discussion] Segfault with 64-bit, ACML, Python 2.5
by Nickolas V Fotopoulos 27 Sep '06

27 Sep '06

On Tuesday, September 26, Robert Kern wrote: > Please run numpy.test(10,10). That will print out the name of the test before > running it. Thus we will find out which test is segfaulting. Robert, The last line is: Check creation from list of list of tuplesSegmentation fault This matches what gdb said. I wouldn't think there any BLAS or LAPACK calls during array creation, so that would rule out ACML as the culprit. Any quick ideas of where specifically to look? Chuck, I had a rather different setup working. I changed too many variables (python 2.4, no ACML, pre-1.0beta SVN checkout to python 2.5, ACML, yesterday SVN checkout) to be sure what is breaking. I'll regress a bit and see if I can find out what's wrong. I always remove the build directory before reinstalling, but I generally don't remove the site-packages/numpy directory. I'll start doing that. I'm fairly sure I'm not picking up 2.4's site-packages. Oh, another thing is that I had trouble with the gnu (g77) version of the ACML libraries, so I forced gfortran usage with .pydistutils.cfg. Should that break things? Thanks, Nick

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numpy 1.0rc1 has problems finding blas
by Hanno Klemm 27 Sep '06

27 Sep '06

Hello, I try to build numpy 1.0rc1 with blas and lapack installed in another place than /usr/lib. I compiled blas and lapack according to the instructions on the scipy webpage and installed them under /scratch/python2.4/lib. I set the environment variables BLAS=/scratch/python2.4/lib/libfblas.a and LAPACK=/scratch/python2.4/lib/libflapack.a however, if I run python setup.py config in the numpy source directory, it appears only to pick up the libraries installed under /usr/lib, which are incomplete. What else can I do to help numpy finding the right libraries? Regards, Hanno -- Hanno Klemm klemm(a)phys.ethz.ch

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Certified
by ofert 27 Sep '06

27 Sep '06

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[Numpy-discussion] re:非财务经理的财务管理-沙盘模拟课程
by "9月28-29日/上海" 27 Sep '06

27 Sep '06

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Re: [Numpy-discussion] (no subject)
by naomi 27 Sep '06

27 Sep '06

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Segfault with 64-bit, ACML, Python 2.5
by Nickolas V Fotopoulos 26 Sep '06

26 Sep '06

Dear numpy pros, I have a problem and I don't know whether it's from local setup intricacies (64-bit Opteron with ACML and Python 2.5) or something in numpy (fresh SVN checkout). I observe the following: >>> import numpy >>> numpy.test() Found 5 tests for numpy.distutils.misc_util Found 3 tests for numpy.lib.getlimits Found 31 tests for numpy.core.numerictypes Found 32 tests for numpy.linalg Found 13 tests for numpy.core.umath Found 4 tests for numpy.core.scalarmath Found 9 tests for numpy.lib.arraysetops Found 42 tests for numpy.lib.type_check Found 166 tests for numpy.core.multiarray Found 3 tests for numpy.fft.helper Found 36 tests for numpy.core.ma Found 1 tests for numpy.lib.ufunclike Found 12 tests for numpy.lib.twodim_base Found 10 tests for numpy.core.defmatrix Found 4 tests for numpy.ctypeslib Found 40 tests for numpy.lib.function_base Found 1 tests for numpy.lib.polynomial Found 8 tests for numpy.core.records Found 26 tests for numpy.core.numeric Found 4 tests for numpy.lib.index_tricks Found 46 tests for numpy.lib.shape_base Found 0 tests for __main__ ........Segmentation fault In gdb: Program received signal SIGSEGV, Segmentation fault. [Switching to Thread 46912496134400 (LWP 25798)] VOID_setitem (op=Variable "op" is not available. ) at numpy/core/src/arraytypes.inc.src:522 522 if (res < 0) break; Version information: [nvf@ldas-pcdev1 nvf]$ uname -m x86_64 [nvf@ldas-pcdev1 nvf]$ python Python 2.5 (r25:51908, Sep 26 2006, 19:06:29) [GCC 4.0.2 20051125 (Red Hat 4.0.2-8)] on linux2 Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> numpy.__version__ '1.0.dev3219' Any idea what might be wrong? One obvious thing to check was the linear algebra, since ACML is suspect. numpy.linalg.eig worked fine for my simple test. I don't know enough to debug further. Thanks, Nick

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reload and f2py
by George Nurser 26 Sep '06

26 Sep '06

I'm running Python 2.3.5 with recent SVN f2py. Suppose I import an extension I have built with f2py. Then, if I edit the fortran and recompile the extension, I cannot use reload to use the modified version within the same Python session. I believe this is an problem with Python, that reload doesn't work with externally compiled extensions. Is this something that can be changed in future versions of Python, or is it an inherent problem? For editing and recompiling within an ipython session is quite a good way of getting the fortran code to work, leaving aside any problems in doing the f2py interfacing. --George Nurser.

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Default values in scalar constructors
by Francesc Altet 26 Sep '06

26 Sep '06

Hi, Is there any reason why the next works for some types: In [26]: numpy.int32() Out[26]: 0 In [27]: numpy.float64() Out[27]: 0.0 but don't for the next others? In [28]: numpy.int16() --------------------------------------------------------------------------- <type 'exceptions.TypeError'> Traceback (most recent call last) /home/faltet/python.nobackup/numpy/<ipython console> in <module>() <type 'exceptions.TypeError'>: function takes exactly 1 argument (0 given) In [29]: numpy.float32() --------------------------------------------------------------------------- <type 'exceptions.TypeError'> Traceback (most recent call last) /home/faltet/python.nobackup/numpy/<ipython console> in <module>() <type 'exceptions.TypeError'>: function takes exactly 1 argument (0 given) -- >0,0< Francesc Altet http://www.carabos.com/ V V Cárabos Coop. V. Enjoy Data "-"

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