ImageD11.rc_array
index
/sware/exp/fable/standalone/redhate4-a64/lib/python2.5/site-packages/ImageD11/rc_array.py

Row/column array type
 
Inherits from numpy.ndarray
 
To be used for lattice reduction to apply to g-vectors and patterson
peaks equally well and in a coherent way.

 
Classes
       
numpy.ndarray(__builtin__.object)
rc_array

 
class rc_array(numpy.ndarray)
    Row/Column array
Represent a list of row or column vectors
 
 
Method resolution order:
rc_array
numpy.ndarray
__builtin__.object

Methods defined here:
__array_finalize__(self, obj)
Fill in a default row arg to direction
self/obj??
__iter__(self)
Iterate depending on rows columns
Use to get [ v for v in rr_array ]
__str__(self)
Used for printing
check(self)
Ensure we have an rc_array which is well behaved 
Pattern assert(check(v)) should disappear in optimiser
flip(self, mat)
Flip row to col or col.row
inv(self)
Inverse matrix of self
nb_vector_axis(self)
The axis which has the n on it
norm2(self)
sum(v*v,axis=? for row or col
nvectors(self)
other_direction(self)
The one which is not self.direction
vector_axis(self)
The axis which has the 3 on it

Static methods defined here:
__new__(subtype, data, direction=None, dtype=None, copy=False)
Mostly as from example
direction is one of row / column

Data descriptors defined here:
__dict__
dictionary for instance variables (if defined)

Methods inherited from numpy.ndarray:
__abs__(...)
x.__abs__() <==> abs(x)
__add__(...)
x.__add__(y) <==> x+y
__and__(...)
x.__and__(y) <==> x&y
__array__(...)
a.__array__(|dtype) -> reference if type unchanged, copy otherwise.
 
Returns either a new reference to self if dtype is not given or a new array
of provided data type if dtype is different from the current dtype of the
array.
__array_wrap__(...)
a.__array_wrap__(obj) -> Object of same type as a from ndarray obj.
__contains__(...)
x.__contains__(y) <==> y in x
__copy__(...)
a.__copy__(|order) -> copy, possibly with different order.
 
Return a copy of the array.
 
Argument:
    order -- Order of returned copy (default 'C')
        If order is 'C' (False) then the result is contiguous (default).
        If order is 'Fortran' (True) then the result has fortran order.
        If order is 'Any' (None) then the result has fortran order
        only if m is already in fortran order.;
__deepcopy__(...)
a.__deepcopy__() -> Deep copy of array.
 
Used if copy.deepcopy is called on an array.
__delitem__(...)
x.__delitem__(y) <==> del x[y]
__delslice__(...)
x.__delslice__(i, j) <==> del x[i:j]
 
Use of negative indices is not supported.
__div__(...)
x.__div__(y) <==> x/y
__divmod__(...)
x.__divmod__(y) <==> divmod(x, y)
__eq__(...)
x.__eq__(y) <==> x==y
__float__(...)
x.__float__() <==> float(x)
__floordiv__(...)
x.__floordiv__(y) <==> x//y
__ge__(...)
x.__ge__(y) <==> x>=y
__getitem__(...)
x.__getitem__(y) <==> x[y]
__getslice__(...)
x.__getslice__(i, j) <==> x[i:j]
 
Use of negative indices is not supported.
__gt__(...)
x.__gt__(y) <==> x>y
__hex__(...)
x.__hex__() <==> hex(x)
__iadd__(...)
x.__iadd__(y) <==> x+y
__iand__(...)
x.__iand__(y) <==> x&y
__idiv__(...)
x.__idiv__(y) <==> x/y
__ifloordiv__(...)
x.__ifloordiv__(y) <==> x//y
__ilshift__(...)
x.__ilshift__(y) <==> x<<y
__imod__(...)
x.__imod__(y) <==> x%y
__imul__(...)
x.__imul__(y) <==> x*y
__index__(...)
x[y:z] <==> x[y.__index__():z.__index__()]
__int__(...)
x.__int__() <==> int(x)
__invert__(...)
x.__invert__() <==> ~x
__ior__(...)
x.__ior__(y) <==> x|y
__ipow__(...)
x.__ipow__(y) <==> x**y
__irshift__(...)
x.__irshift__(y) <==> x>>y
__isub__(...)
x.__isub__(y) <==> x-y
__itruediv__(...)
x.__itruediv__(y) <==> x/y
__ixor__(...)
x.__ixor__(y) <==> x^y
__le__(...)
x.__le__(y) <==> x<=y
__len__(...)
x.__len__() <==> len(x)
__long__(...)
x.__long__() <==> long(x)
__lshift__(...)
x.__lshift__(y) <==> x<<y
__lt__(...)
x.__lt__(y) <==> x<y
__mod__(...)
x.__mod__(y) <==> x%y
__mul__(...)
x.__mul__(y) <==> x*y
__ne__(...)
x.__ne__(y) <==> x!=y
__neg__(...)
x.__neg__() <==> -x
__nonzero__(...)
x.__nonzero__() <==> x != 0
__oct__(...)
x.__oct__() <==> oct(x)
__or__(...)
x.__or__(y) <==> x|y
__pos__(...)
x.__pos__() <==> +x
__pow__(...)
x.__pow__(y[, z]) <==> pow(x, y[, z])
__radd__(...)
x.__radd__(y) <==> y+x
__rand__(...)
x.__rand__(y) <==> y&x
__rdiv__(...)
x.__rdiv__(y) <==> y/x
__rdivmod__(...)
x.__rdivmod__(y) <==> divmod(y, x)
__reduce__(...)
a.__reduce__()
 
For pickling.
__repr__(...)
x.__repr__() <==> repr(x)
__rfloordiv__(...)
x.__rfloordiv__(y) <==> y//x
__rlshift__(...)
x.__rlshift__(y) <==> y<<x
__rmod__(...)
x.__rmod__(y) <==> y%x
__rmul__(...)
x.__rmul__(y) <==> y*x
__ror__(...)
x.__ror__(y) <==> y|x
__rpow__(...)
y.__rpow__(x[, z]) <==> pow(x, y[, z])
__rrshift__(...)
x.__rrshift__(y) <==> y>>x
__rshift__(...)
x.__rshift__(y) <==> x>>y
__rsub__(...)
x.__rsub__(y) <==> y-x
__rtruediv__(...)
x.__rtruediv__(y) <==> y/x
__rxor__(...)
x.__rxor__(y) <==> y^x
__setitem__(...)
x.__setitem__(i, y) <==> x[i]=y
__setslice__(...)
x.__setslice__(i, j, y) <==> x[i:j]=y
 
Use  of negative indices is not supported.
__setstate__(...)
a.__setstate__(version, shape, typecode, isfortran, rawdata)
 
For unpickling.
 
Arguments:
    version -- optional pickle version. If omitted defaults to 0.
    shape -- a tuple giving the shape
    typecode -- a typecode
    isFortran --  a bool stating if Fortran or no
    rawdata -- a binary string with the data (or a list if Object array)
__sub__(...)
x.__sub__(y) <==> x-y
__truediv__(...)
x.__truediv__(y) <==> x/y
__xor__(...)
x.__xor__(y) <==> x^y
all(...)
a.all(axis=None)
any(...)
a.any(axis=None, out=None)
argmax(...)
a.argmax(axis=None, out=None)
argmin(...)
a.argmin(axis=None, out=None)
argsort(...)
a.argsort(axis=-1, kind='quicksort', order=None) -> indices
 
Perform an indirect sort along the given axis using the algorithm specified
by the kind keyword. It returns an array of indices of the same shape as
'a' that index data along the given axis in sorted order.
 
:Parameters:
 
    axis : integer
        Axis to be indirectly sorted. None indicates that the flattened
        array should be used. Default is -1.
 
    kind : string
        Sorting algorithm to use. Possible values are 'quicksort',
        'mergesort', or 'heapsort'. Default is 'quicksort'.
 
    order : list type or None
        When a is an array with fields defined, this argument specifies
        which fields to compare first, second, etc.  Not all fields need be
        specified.
 
:Returns:
 
    indices : integer array
        Array of indices that sort 'a' along the specified axis.
 
:SeeAlso:
 
  - lexsort : indirect stable sort with multiple keys
  - sort : inplace sort
 
:Notes:
------
 
The various sorts are characterized by average speed, worst case
performance, need for work space, and whether they are stable. A stable
sort keeps items with the same key in the same relative order. The three
available algorithms have the following properties:
 
|------------------------------------------------------|
|    kind   | speed |  worst case | work space | stable|
|------------------------------------------------------|
|'quicksort'|   1   | O(n^2)      |     0      |   no  |
|'mergesort'|   2   | O(n*log(n)) |    ~n/2    |   yes |
|'heapsort' |   3   | O(n*log(n)) |     0      |   no  |
|------------------------------------------------------|
 
All the sort algorithms make temporary copies of the data when the sort is not
along the last axis. Consequently, sorts along the last axis are faster and use
less space than sorts along other axis.
astype(...)
a.astype(t) -> Copy of array cast to type t.
 
Cast array m to type t.  t can be either a string representing a typecode,
or a python type object of type int, float, or complex.
byteswap(...)
a.byteswap(False) -> View or copy. Swap the bytes in the array.
 
Swap the bytes in the array.  Return the byteswapped array.  If the first
argument is True, byteswap in-place and return a reference to self.
choose(...)
a.choose(b0, b1, ..., bn, out=None, mode='raise')
 
Return an array that merges the b_i arrays together using 'a' as
the index The b_i arrays and 'a' must all be broadcastable to the
same shape.  The output at a particular position is the input
array b_i at that position depending on the value of 'a' at that
position.  Therefore, 'a' must be an integer array with entries
from 0 to n+1.;
clip(...)
a.clip(min=, max=, out=None)
compress(...)
a.compress(condition=, axis=None, out=None)
conj(...)
a.conj()
conjugate(...)
a.conjugate()
copy(...)
a.copy(|order) -> copy, possibly with different order.
 
Return a copy of the array.
 
Argument:
    order -- Order of returned copy (default 'C')
        If order is 'C' (False) then the result is contiguous (default).
        If order is 'Fortran' (True) then the result has fortran order.
        If order is 'Any' (None) then the result has fortran order
        only if m is already in fortran order.;
cumprod(...)
a.cumprod(axis=None, dtype=None)
cumsum(...)
a.cumsum(axis=None, dtype=None, out=None)
diagonal(...)
a.diagonal(offset=0, axis1=0, axis2=1) -> diagonals
 
If a is 2-d, return the diagonal of self with the given offset, i.e., the
collection of elements of the form a[i,i+offset]. If a is n-d with n > 2,
then the axes specified by axis1 and axis2 are used to determine the 2-d
subarray whose diagonal is returned. The shape of the resulting array can
be determined by removing axis1 and axis2 and appending an index to the
right equal to the size of the resulting diagonals.
 
:Parameters:
    offset : integer
        Offset of the diagonal from the main diagonal. Can be both positive
        and negative. Defaults to main diagonal.
    axis1 : integer
        Axis to be used as the first axis of the 2-d subarrays from which
        the diagonals should be taken. Defaults to first index.
    axis2 : integer
        Axis to be used as the second axis of the 2-d subarrays from which
        the diagonals should be taken. Defaults to second index.
 
:Returns:
    array_of_diagonals : same type as original array
        If a is 2-d, then a 1-d array containing the diagonal is returned.
        If a is n-d, n > 2, then an array of diagonals is returned.
 
:SeeAlso:
    - diag : matlab workalike for 1-d and 2-d arrays.
    - diagflat : creates diagonal arrays
    - trace : sum along diagonals
 
Examples
--------
 
>>> a = arange(4).reshape(2,2)
>>> a
array([[0, 1],
       [2, 3]])
>>> a.diagonal()
array([0, 3])
>>> a.diagonal(1)
array([1])
 
>>> a = arange(8).reshape(2,2,2)
>>> a
array([[[0, 1],
        [2, 3]],
 
       [[4, 5],
        [6, 7]]])
>>> a.diagonal(0,-2,-1)
array([[0, 3],
       [4, 7]])
dump(...)
a.dump(file) Dump a pickle of the array to the specified file.
 
The array can be read back with pickle.load or numpy.load
 
Arguments:
    file -- string naming the dump file.
dumps(...)
a.dumps() returns the pickle of the array as a string.
 
pickle.loads or numpy.loads will convert the string back to an array.
fill(...)
a.fill(value) -> None. Fill the array with the scalar value.
flatten(...)
a.flatten([fortran]) return a 1-d array (always copy)
getfield(...)
a.getfield(dtype, offset) -> field of array as given type.
 
Returns a field of the given array as a certain type. A field is a view of
the array data with each itemsize determined by the given type and the
offset into the current array.
item(...)
a.item() ->  copy of first array item as Python scalar.
 
Copy the first element of array to a standard Python scalar and return
it. The array must be of size one.
itemset(...)
max(...)
a.max(axis=None)
mean(...)
a.mean(axis=None, dtype=None, out=None) -> mean
 
Returns the average of the array elements.  The average is taken over the
flattened array by default, otherwise over the specified axis.
 
:Parameters:
 
    axis : integer
        Axis along which the means are computed. The default is
        to compute the standard deviation of the flattened array.
 
    dtype : type
        Type to use in computing the means. For arrays of
        integer type the default is float32, for arrays of float types it
        is the same as the array type.
 
    out : ndarray
        Alternative output array in which to place the result. It must have
        the same shape as the expected output but the type will be cast if
        necessary.
 
:Returns:
 
    mean : The return type varies, see above.
        A new array holding the result is returned unless out is specified,
        in which case a reference to out is returned.
 
:SeeAlso:
 
    - var : variance
    - std : standard deviation
 
Notes
-----
 
    The mean is the sum of the elements along the axis divided by the
    number of elements.
min(...)
a.min(axis=None)
newbyteorder(...)
a.newbyteorder(<byteorder>) is equivalent to
a.view(a.dtype.newbytorder(<byteorder>))
nonzero(...)
a.nonzero() returns a tuple of arrays
 
Returns a tuple of arrays, one for each dimension of a,
containing the indices of the non-zero elements in that
dimension.  The corresponding non-zero values can be obtained
with
    a[a.nonzero()].
 
To group the indices by element, rather than dimension, use
    transpose(a.nonzero())
instead. The result of this is always a 2d array, with a row for
each non-zero element.;
prod(...)
a.prod(axis=None, dtype=None)
ptp(...)
a.ptp(axis=None) a.max(axis)-a.min(axis)
put(...)
a.put(indices, values, mode) sets a.flat[n] = values[n] for
each n in indices. If values is shorter than indices then it
will repeat.
ravel(...)
a.ravel([fortran]) return a 1-d array (copy only if needed)
repeat(...)
a.repeat(repeats=, axis=none)
 
copy elements of a, repeats times.  the repeats argument must be a sequence
of length a.shape[axis] or a scalar.
reshape(...)
a.reshape(d1, d2, ..., dn, order='c')
 
Return a new array from this one.  The new array must have the same number
of elements as self.  Also always returns a view or raises a ValueError if
that is impossible.
resize(...)
a.resize(new_shape, refcheck=True, order=False) -> None. Change array shape.
 
Change size and shape of self inplace.  Array must own its own memory and
not be referenced by other arrays.    Returns None.
round(...)
a.round(decimals=0, out=None) -> out (a). Rounds to 'decimals' places.
 
Keyword arguments:
    decimals -- number of decimals to round to (default 0). May be negative.
    out -- existing array to use for output (default a).
 
Return:
    Reference to out, where None specifies the original array a.
 
Round to the specified number of decimals. When 'decimals' is negative it
specifies the number of positions to the left of the decimal point. The
real and imaginary parts of complex numbers are rounded separately. Nothing
is done if the array is not of float type and 'decimals' is >= 0.
 
The keyword 'out' may be used to specify a different array to hold the
result rather than the default 'a'. If the type of the array specified by
'out' differs from that of 'a', the result is cast to the new type,
otherwise the original type is kept. Floats round to floats by default.
 
Numpy rounds to even. Thus 1.5 and 2.5 round to 2.0, -0.5 and 0.5 round to
0.0, etc. Results may also be surprising due to the inexact representation
of decimal fractions in IEEE floating point and the errors introduced in
scaling the numbers when 'decimals' is something other than 0.
searchsorted(...)
a.searchsorted(v, side='left') -> index array.
 
Find the indices into a sorted array such that if the corresponding keys in
v were inserted before the indices the order of a would be preserved.  If
side='left', then the first such index is returned. If side='right', then
the last such index is returned. If there is no such index because the key
is out of bounds, then the length of a is returned, i.e., the key would
need to be appended. The returned index array has the same shape as v.
 
:Parameters:
 
    v : array or list type
        Array of keys to be searched for in a.
 
    side : string
        Possible values are : 'left', 'right'. Default is 'left'. Return
        the first or last index where the key could be inserted.
 
:Returns:
 
    indices : integer array
        The returned array has the same shape as v.
 
:SeeAlso:
 
    - sort
    - histogram
 
:Notes:
-------
 
    The array a must be 1-d and is assumed to be sorted in ascending order.
    Searchsorted uses binary search to find the required insertion points.
setfield(...)
m.setfield(value, dtype, offset) -> None.
places val into field of the given array defined by the data type and offset.
setflags(...)
a.setflags(write=None, align=None, uic=None)
sort(...)
a.sort(axis=-1, kind='quicksort', order=None) -> None.
 
Perform an inplace sort along the given axis using the algorithm specified
by the kind keyword.
 
:Parameters:
 
    axis : integer
        Axis to be sorted along. None indicates that the flattened array
        should be used. Default is -1.
 
    kind : string
        Sorting algorithm to use. Possible values are 'quicksort',
        'mergesort', or 'heapsort'. Default is 'quicksort'.
 
    order : list type or None
        When a is an array with fields defined, this argument specifies
        which fields to compare first, second, etc.  Not all fields need be
        specified.
 
:Returns:
 
    None
 
:SeeAlso:
 
  - argsort : indirect sort
  - lexsort : indirect stable sort on multiple keys
  - searchsorted : find keys in sorted array
 
:Notes:
------
 
The various sorts are characterized by average speed, worst case
performance, need for work space, and whether they are stable. A stable
sort keeps items with the same key in the same relative order. The three
available algorithms have the following properties:
 
|------------------------------------------------------|
|    kind   | speed |  worst case | work space | stable|
|------------------------------------------------------|
|'quicksort'|   1   | O(n^2)      |     0      |   no  |
|'mergesort'|   2   | O(n*log(n)) |    ~n/2    |   yes |
|'heapsort' |   3   | O(n*log(n)) |     0      |   no  |
|------------------------------------------------------|
 
All the sort algorithms make temporary copies of the data when the sort is not
along the last axis. Consequently, sorts along the last axis are faster and use
less space than sorts along other axis.
squeeze(...)
m.squeeze() eliminate all length-1 dimensions
std(...)
a.std(axis=None, dtype=None, out=None) -> standard deviation.
 
Returns the standard deviation of the array elements, a measure of the
spread of a distribution. The standard deviation is computed for the
flattened array by default, otherwise over the specified axis.
 
:Parameters:
 
    axis : integer
        Axis along which the standard deviation is computed. The default is
        to compute the standard deviation of the flattened array.
 
    dtype : type
        Type to use in computing the standard deviation. For arrays of
        integer type the default is float32, for arrays of float types it
        is the same as the array type.
 
    out : ndarray
        Alternative output array in which to place the result. It must have
        the same shape as the expected output but the type will be cast if
        necessary.
 
:Returns:
 
    standard deviation : The return type varies, see above.
        A new array holding the result is returned unless out is specified,
        in which case a reference to out is returned.
 
:SeeAlso:
 
    - var : variance
    - mean : average
 
Notes
-----
 
  The standard deviation is the square root of the average of the squared
  deviations from the mean, i.e. var = sqrt(mean((x - x.mean())**2)).  The
  computed standard deviation is biased, i.e., the mean is computed by
  dividing by the number of elements, N, rather than by N-1.
sum(...)
a.sum(axis=None, dtype=None) -> Sum of array over given axis.
 
Sum the array over the given axis.  If the axis is None, sum over
all dimensions of the array.
 
The optional dtype argument is the data type for the returned
value and intermediate calculations.  The default is to upcast
(promote) smaller integer types to the platform-dependent int.
For example, on 32-bit platforms:
 
  a.dtype                         default sum dtype
  ---------------------------------------------------
  bool, int8, int16, int32        int32
 
Warning: The arithmetic is modular and no error is raised on overflow.
 
Examples:
 
>>> array([0.5, 1.5]).sum()
2.0
>>> array([0.5, 1.5]).sum(dtype=int32)
1
>>> array([[0, 1], [0, 5]]).sum(axis=0)
array([0, 6])
>>> array([[0, 1], [0, 5]]).sum(axis=1)
array([1, 5])
>>> ones(128, dtype=int8).sum(dtype=int8) # overflow!
-128
swapaxes(...)
a.swapaxes(axis1, axis2) -> new view with axes swapped.
take(...)
a.take(indices, axis=None, out=None, mode='raise') -> new array.
 
The new array is formed from the elements of a indexed by indices along the
given axis.
tofile(...)
a.tofile(fid, sep="", format="%s") -> None. Write the data to a file.
 
Required arguments:
    file -- an open file object or a string containing a filename
 
Keyword arguments:
    sep -- separator for text output. Write binary if empty (default "")
    format -- format string for text file output (default "%s")
 
A convenience function for quick storage of array data. Information on
endianess and precision is lost, so this method is not a good choice for
files intended to archive data or transport data between machines with
different endianess. Some of these problems can be overcome by outputting
the data as text files at the expense of speed and file size.
 
If 'sep' is empty this method is equivalent to file.write(a.tostring()). If
'sep' is not empty each data item is converted to the nearest Python type
and formatted using "format"%item. The resulting strings are written to the
file separated by the contents of 'sep'. The data is always written in "C"
(row major) order independent of the order of 'a'.
 
The data produced by this method can be recovered by using the function
fromfile().
tolist(...)
a.tolist() -> Array as hierarchical list.
 
Copy the data portion of the array to a hierarchical python list and return
that list. Data items are converted to the nearest compatible Python type.
tostring(...)
a.tostring(order='C') -> raw copy of array data as a Python string.
 
Keyword arguments:
    order -- order of the data item in the copy {"C","F","A"} (default "C")
 
Construct a Python string containing the raw bytes in the array. The order
of the data in arrays with ndim > 1 is specified by the 'order' keyword and
this keyword overrides the order of the array. The
choices are:
 
    "C"       -- C order (row major)
    "Fortran" -- Fortran order (column major)
    "Any"     -- Current order of array.
    None      -- Same as "Any"
trace(...)
a.trace(offset=0, axis1=0, axis2=1, dtype=None, out=None)
return the sum along the offset diagonal of the array's indicated
axis1 and axis2.
transpose(...)
a.transpose(*axes)
 
Returns a view of 'a' with axes transposed. If no axes are given,
or None is passed, switches the order of the axes. For a 2-d
array, this is the usual matrix transpose. If axes are given,
they describe how the axes are permuted.
 
Example:
>>> a = array([[1,2],[3,4]])
>>> a
array([[1, 2],
       [3, 4]])
>>> a.transpose()
array([[1, 3],
       [2, 4]])
>>> a.transpose((1,0))
array([[1, 3],
       [2, 4]])
>>> a.transpose(1,0)
array([[1, 3],
       [2, 4]])
var(...)
a.var(axis=None, dtype=None, out=None) -> variance
 
Returns the variance of the array elements, a measure of the spread of a
distribution.  The variance is computed for the flattened array by default,
otherwise over the specified axis.
 
:Parameters:
 
    axis : integer
        Axis along which the variance is computed. The default is to
        compute the variance of the flattened array.
 
    dtype : type
        Type to use in computing the variance. For arrays of integer type
        the default is float32, for arrays of float types it is the same as
        the array type.
 
    out : ndarray
        Alternative output array in which to place the result. It must have
        the same shape as the expected output but the type will be cast if
        necessary.
 
:Returns:
 
    variance : The return type varies, see above.
        A new array holding the result is returned unless out is specified,
        in which case a reference to out is returned.
 
:SeeAlso:
 
    - std : standard deviation
    - mean: average
 
Notes
-----
 
  The variance is the average of the squared deviations from the mean, i.e.
  var = mean((x - x.mean())**2).  The computed variance is biased, i.e.,
  the mean is computed by dividing by the number of elements, N, rather
  than by N-1.
view(...)
a.view(<type>) -> new view of array with same data.
 
Type can be either a new sub-type object or a data-descriptor object

Data descriptors inherited from numpy.ndarray:
T
Same as transpose() except self is returned for self.ndim < 2.
__array_interface__
Array protocol: Python side.
__array_priority__
Array priority.
__array_struct__
Array protocol: C-struct side.
base
Base object if memory is from some other object.
ctypes
A ctypes interface object.
data
Buffer object pointing to the start of the data.
dtype
Data-type for the array.
flags
Special object providing array flags.
flat
A 1-d flat iterator.
imag
Imaginary part of the array.
itemsize
Length of one element in bytes.
nbytes
Number of bytes in the array.
ndim
Number of array dimensions.
real
Real part of the array.
shape
Tuple of array dimensions.
size
Number of elements in the array.
strides
Tuple of bytes to step in each dimension.

 
Functions
       
array(...)
array(object, dtype=None, copy=1,order=None, subok=0,ndmin=0)
 
Return an array from object with the specified date-type.
 
Inputs:
  object - an array, any object exposing the array interface, any
            object whose __array__ method returns an array, or any
            (nested) sequence.
  dtype  - The desired data-type for the array.  If not given, then
            the type will be determined as the minimum type required
            to hold the objects in the sequence.  This argument can only
            be used to 'upcast' the array.  For downcasting, use the
            .astype(t) method.
  copy   - If true, then force a copy.  Otherwise a copy will only occur
            if __array__ returns a copy, obj is a nested sequence, or
            a copy is needed to satisfy any of the other requirements
  order  - Specify the order of the array.  If order is 'C', then the
            array will be in C-contiguous order (last-index varies the
            fastest).  If order is 'FORTRAN', then the returned array
            will be in Fortran-contiguous order (first-index varies the
            fastest).  If order is None, then the returned array may
            be in either C-, or Fortran-contiguous order or even
            discontiguous.
  subok  - If True, then sub-classes will be passed-through, otherwise
            the returned array will be forced to be a base-class array
  ndmin  - Specifies the minimum number of dimensions that the resulting
            array should have.  1's will be pre-pended to the shape as
            needed to meet this requirement.
dot(...)
where(...)
where(condition, | x, y)
 
The result is shaped like condition and has elements of x and y where
condition is respectively true or false.  If x or y are not given,
then it is equivalent to condition.nonzero().
 
To group the indices by element, rather than dimension, use
 
    transpose(where(condition, | x, y))
 
instead. This always results in a 2d array, with a row of indices for
each element that satisfies the condition.
zeros(...)
zeros((d1,...,dn),dtype=float,order='C')
 
Return a new array of shape (d1,...,dn) and type typecode with all
it's entries initialized to zero.

 
Data
        fabs = <ufunc 'fabs'>
sqrt = <ufunc 'sqrt'>