<div dir="ltr"><div class="gmail_extra"><br><br><div class="gmail_quote">On Mon, Feb 10, 2014 at 3:04 PM, Matthew Brett <span dir="ltr"><<a href="mailto:matthew.brett@gmail.com" target="_blank">matthew.brett@gmail.com</a>></span> wrote:<br>

<blockquote style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;padding-left:1ex;border-left-color:rgb(204,204,204);border-left-width:1px;border-left-style:solid" class="gmail_quote">Hi,<br>
<br>
On Mon, Feb 10, 2014 at 7:09 AM, Alan G Isaac <<a href="mailto:alan.isaac@gmail.com" target="_blank">alan.isaac@gmail.com</a>> wrote:<br>
[snip]<br>
<div>> Just to forestall the usual "just start them with arrays, eventually they'll<br>
> be grateful" reply, I would want to hear that suggestion only from someone<br>
> who has used it successfully with undergraduates in the social sciences.<br>
<br>
</div>I teach psychologists and neuroscientists mainly - you can get an idea<br>
of the level I'm teaching at from the notebook I posted earlier in the<br>
thread.<br>
<br>
I can't speak to my success in any objective way, but I didn't hear<br>
the students complain about the X.dot(Y).  This may be because<br>
<br>
a) only some of them have much experience of or liking for matlab<br>
b) some of them have the impression that Python is the way to go, and<br>
they accept that this will mean some changes<br>
c) not much of the code they see is of the form: X * (X.T * X).I * X.T<br>
.  In fact, the notebook I posted was the closest to that stuff.  In<br>
any  case I personally found it easier show the ideas using sympy.<br></blockquote><div> </div><div>In support of Alan's view:</div><div> </div><div>Linear models in econometrics is all linear algebra, and GAUSS is still popular among econometricians because you can write a lot of code just like in the paper. (although GAUSS isn't as popular as it was some time ago, but matlab is not much different.)</div>
<div> </div><div><a href="https://github.com/statsmodels/statsmodels/blob/master/statsmodels/sandbox/regression/gmm.py#L1194">https://github.com/statsmodels/statsmodels/blob/master/statsmodels/sandbox/regression/gmm.py#L1194</a></div>
<div> </div><div>statsmodels doesn't use masked arrays; structured dtypes and recarrays are only used for input, and might be replaced by pandas.DataFrames,  pandas is creeping into more core areas of statsmodels.</div>
<div> </div><div>I'm not voting in favor of removing everything in numpy that I'm not using.</div><div> </div><div>Josef </div><div> </div><blockquote style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;padding-left:1ex;border-left-color:rgb(204,204,204);border-left-width:1px;border-left-style:solid" class="gmail_quote">


<br>
Cheers,<br>
<br>
Matthew<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>