[Numpy-discussion] More about data types in NumPy
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
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0,0 Francesc Altet http://www.carabos.com/
V V Cárabos Coop. V. Enjoy Data
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Re: [Numpy-discussion] (no subject)
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Re: [Numpy-discussion] numpy 1.0rc1 has problems finding blas
Thanks for the hint, that solved it! Hanno Charles R Harris [EMAIL PROTECTED] said: --=_Part_15501_7322175.1159288578594 Content-Type: text/plain; charset=ISO-8859-1; format=flowed Content-Transfer-Encoding: 7bit Content-Disposition: inline On 9/26/06, Hanno Klemm [EMAIL PROTECTED] wrote: 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 Try putting stuff in the site.cfg file. At one point I needed the following: [atlas] library_dirs = /usr/lib64/atlas atlas_libs = lapack, blas, cblas, atlas Chuck - Take Surveys. Earn Cash. Influence the Future of IT Join SourceForge.net's Techsay panel and you'll get the chance to share your opinions on IT business topics through brief surveys -- and earn cash http://www.techsay.com/default.php?page=join.phpp=sourceforgeCID=DEVDEV ___ Numpy-discussion mailing list Numpy-discussion@lists.sourceforge.net https://lists.sourceforge.net/lists/listinfo/numpy-discussion
Re: [Numpy-discussion] Segfault with 64-bit, ACML, Python 2.5
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 - Take Surveys. Earn Cash. Influence the Future of IT Join SourceForge.net's Techsay panel and you'll get the chance to share your opinions on IT business topics through brief surveys -- and earn cash http://www.techsay.com/default.php?page=join.phpp=sourceforgeCID=DEVDEV ___ Numpy-discussion mailing list Numpy-discussion@lists.sourceforge.net https://lists.sourceforge.net/lists/listinfo/numpy-discussion
Re: [Numpy-discussion] More about data types in NumPy
Francesc Altet wrote:
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']
No, this isn't correct behavior. This time you've caught an actual
problem :-)
The typeDict (actually the sctypeDict --- scalar-type-dictionary returns
a scalar type given a string not a data-type object) is only used if no
other conversion can be found for the object. It used to be much more
useful before the data-type objects were formalized last year.
-Travis
-
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[Numpy-discussion] should I replace asarray with asanyarray in my code ?
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 - Take Surveys. Earn Cash. Influence the Future of IT Join SourceForge.net's Techsay panel and you'll get the chance to share your opinions on IT business topics through brief surveys -- and earn cash http://www.techsay.com/default.php?page=join.phpp=sourceforgeCID=DEVDEV ___ Numpy-discussion mailing list Numpy-discussion@lists.sourceforge.net https://lists.sourceforge.net/lists/listinfo/numpy-discussion
