numpy (version 1.8.0rc1)
index
/System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/Extras/lib/python/numpy/__init__.py

NumPy
=====
 
Provides
  1. An array object of arbitrary homogeneous items
  2. Fast mathematical operations over arrays
  3. Linear Algebra, Fourier Transforms, Random Number Generation
 
How to use the documentation
----------------------------
Documentation is available in two forms: docstrings provided
with the code, and a loose standing reference guide, available from
`the NumPy homepage <http://www.scipy.org>`_.
 
We recommend exploring the docstrings using
`IPython <http://ipython.scipy.org>`_, an advanced Python shell with
TAB-completion and introspection capabilities.  See below for further
instructions.
 
The docstring examples assume that `numpy` has been imported as `np`::
 
  >>> import numpy as np
 
Code snippets are indicated by three greater-than signs::
 
  >>> x = 42
  >>> x = x + 1
 
Use the built-in ``help`` function to view a function's docstring::
 
  >>> help(np.sort)
  ... # doctest: +SKIP
 
For some objects, ``np.info(obj)`` may provide additional help.  This is
particularly true if you see the line "Help on ufunc object:" at the top
of the help() page.  Ufuncs are implemented in C, not Python, for speed.
The native Python help() does not know how to view their help, but our
np.info() function does.
 
To search for documents containing a keyword, do::
 
  >>> np.lookfor('keyword')
  ... # doctest: +SKIP
 
General-purpose documents like a glossary and help on the basic concepts
of numpy are available under the ``doc`` sub-module::
 
  >>> from numpy import doc
  >>> help(doc)
  ... # doctest: +SKIP
 
Available subpackages
---------------------
doc
    Topical documentation on broadcasting, indexing, etc.
lib
    Basic functions used by several sub-packages.
random
    Core Random Tools
linalg
    Core Linear Algebra Tools
fft
    Core FFT routines
polynomial
    Polynomial tools
testing
    Numpy testing tools
f2py
    Fortran to Python Interface Generator.
distutils
    Enhancements to distutils with support for
    Fortran compilers support and more.
 
Utilities
---------
test
    Run numpy unittests
show_config
    Show numpy build configuration
dual
    Overwrite certain functions with high-performance Scipy tools
matlib
    Make everything matrices.
__version__
    Numpy version string
 
Viewing documentation using IPython
-----------------------------------
Start IPython with the NumPy profile (``ipython -p numpy``), which will
import `numpy` under the alias `np`.  Then, use the ``cpaste`` command to
paste examples into the shell.  To see which functions are available in
`numpy`, type ``np.<TAB>`` (where ``<TAB>`` refers to the TAB key), or use
``np.*cos*?<ENTER>`` (where ``<ENTER>`` refers to the ENTER key) to narrow
down the list.  To view the docstring for a function, use
``np.cos?<ENTER>`` (to view the docstring) and ``np.cos??<ENTER>`` (to view
the source code).
 
Copies vs. in-place operation
-----------------------------
Most of the functions in `numpy` return a copy of the array argument
(e.g., `np.sort`).  In-place versions of these functions are often
available as array methods, i.e. ``x = np.array([1,2,3]); x.sort()``.
Exceptions to this rule are documented.

 
Package Contents
       
__config__
_import_tools
add_newdocs
compat (package)
core (package)
ctypeslib
distutils (package)
doc (package)
dual
f2py (package)
fft (package)
lib (package)
linalg (package)
ma (package)
matlib
matrixlib (package)
numarray (package)
oldnumeric (package)
polynomial (package)
random (package)
setup
testing (package)
version

 
Classes
       
__builtin__.object
broadcast
busdaycalendar
dtype
flatiter
generic
bool_
datetime64
flexible
character
string_(__builtin__.str, character)
unicode_(__builtin__.unicode, character)
void
numpy.core.records.record
number
inexact
complexfloating
complex128(complexfloating, __builtin__.complex)
complex256
complex64
floating
float128
float16
float32
float64(floating, __builtin__.float)
integer
signedinteger
int16
int32
int64(signedinteger, __builtin__.int)
int64(signedinteger, __builtin__.int)
int8
timedelta64
unsignedinteger
uint16
uint32
uint64
uint64
uint8
object_
ndarray
numpy.core.defchararray.chararray
numpy.core.memmap.memmap
numpy.core.records.recarray
numpy.matrixlib.defmatrix.matrix
nditer
ufunc
numpy._import_tools.PackageLoader
numpy.core.getlimits.finfo
numpy.core.getlimits.iinfo
numpy.core.machar.MachAr
numpy.core.numeric.errstate
numpy.lib._datasource.DataSource
numpy.lib.function_base.vectorize
numpy.lib.index_tricks.ndenumerate
numpy.lib.index_tricks.ndindex
numpy.lib.polynomial.poly1d
__builtin__.str(__builtin__.basestring)
string_(__builtin__.str, character)
__builtin__.unicode(__builtin__.basestring)
unicode_(__builtin__.unicode, character)
exceptions.DeprecationWarning(exceptions.Warning)
ModuleDeprecationWarning
exceptions.RuntimeWarning(exceptions.Warning)
numpy.core.numeric.ComplexWarning
numpy.lib.nanfunctions.NanWarning
exceptions.UserWarning(exceptions.Warning)
numpy.lib.polynomial.RankWarning
numpy.core.records.format_parser

 
class ComplexWarning(exceptions.RuntimeWarning)
    The warning raised when casting a complex dtype to a real dtype.
 
As implemented, casting a complex number to a real discards its imaginary
part, but this behavior may not be what the user actually wants.
 
 
Method resolution order:
ComplexWarning
exceptions.RuntimeWarning
exceptions.Warning
exceptions.Exception
exceptions.BaseException
__builtin__.object

Data descriptors defined here:
__weakref__
list of weak references to the object (if defined)

Methods inherited from exceptions.RuntimeWarning:
__init__(...)
x.__init__(...) initializes x; see help(type(x)) for signature

Data and other attributes inherited from exceptions.RuntimeWarning:
__new__ = <built-in method __new__ of type object>
T.__new__(S, ...) -> a new object with type S, a subtype of T

Methods inherited from exceptions.BaseException:
__delattr__(...)
x.__delattr__('name') <==> del x.name
__getattribute__(...)
x.__getattribute__('name') <==> x.name
__getitem__(...)
x.__getitem__(y) <==> x[y]
__getslice__(...)
x.__getslice__(i, j) <==> x[i:j]
 
Use of negative indices is not supported.
__reduce__(...)
__repr__(...)
x.__repr__() <==> repr(x)
__setattr__(...)
x.__setattr__('name', value) <==> x.name = value
__setstate__(...)
__str__(...)
x.__str__() <==> str(x)
__unicode__(...)

Data descriptors inherited from exceptions.BaseException:
__dict__
args
message

 
class DataSource(__builtin__.object)
    DataSource(destpath='.')
 
generic data source file (file, http, ftp, ...).
 
DataSources can be local files or remote files/URLs.  The files may
also be compressed or uncompressed. DataSource hides some of the low-level
details of downloading the file, allowing you to simply pass in a valid
file path (or URL) and obtain a file object.
 
Parameters
----------
destpath : str or None, optional
    Path to the directory where the source file gets downloaded to for use.
    If `destpath` is None, a temporary directory will be created.
    The default path is the current directory.
 
Notes
-----
URLs require a scheme string (``http://``) to be used, without it they
will fail::
 
    >>> repos = DataSource()
    >>> repos.exists('www.google.com/index.html')
    False
    >>> repos.exists('http://www.google.com/index.html')
    True
 
Temporary directories are deleted when the DataSource is deleted.
 
Examples
--------
::
 
    >>> ds = DataSource('/home/guido')
    >>> urlname = 'http://www.google.com/index.html'
    >>> gfile = ds.open('http://www.google.com/index.html')  # remote file
    >>> ds.abspath(urlname)
    '/home/guido/www.google.com/site/index.html'
 
    >>> ds = DataSource(None)  # use with temporary file
    >>> ds.open('/home/guido/foobar.txt')
    <open file '/home/guido.foobar.txt', mode 'r' at 0x91d4430>
    >>> ds.abspath('/home/guido/foobar.txt')
    '/tmp/tmpy4pgsP/home/guido/foobar.txt'
 
  Methods defined here:
__del__(self)
__init__(self, destpath='.')
Create a DataSource with a local path at destpath.
abspath(self, path)
Return absolute path of file in the DataSource directory.
 
If `path` is an URL, then `abspath` will return either the location
the file exists locally or the location it would exist when opened
using the `open` method.
 
Parameters
----------
path : str
    Can be a local file or a remote URL.
 
Returns
-------
out : str
    Complete path, including the `DataSource` destination directory.
 
Notes
-----
The functionality is based on `os.path.abspath`.
exists(self, path)
Test if path exists.
 
Test if `path` exists as (and in this order):
 
- a local file.
- a remote URL that has been downloaded and stored locally in the
  `DataSource` directory.
- a remote URL that has not been downloaded, but is valid and accessible.
 
Parameters
----------
path : str
    Can be a local file or a remote URL.
 
Returns
-------
out : bool
    True if `path` exists.
 
Notes
-----
When `path` is an URL, `exists` will return True if it's either stored
locally in the `DataSource` directory, or is a valid remote URL.
`DataSource` does not discriminate between the two, the file is accessible
if it exists in either location.
open(self, path, mode='r')
Open and return file-like object.
 
If `path` is an URL, it will be downloaded, stored in the `DataSource`
directory and opened from there.
 
Parameters
----------
path : str
    Local file path or URL to open.
mode : {'r', 'w', 'a'}, optional
    Mode to open `path`.  Mode 'r' for reading, 'w' for writing, 'a' to
    append. Available modes depend on the type of object specified by
    `path`. Default is 'r'.
 
Returns
-------
out : file object
    File object.

Data descriptors defined here:
__dict__
dictionary for instance variables (if defined)
__weakref__
list of weak references to the object (if defined)

 
class MachAr(__builtin__.object)
    Diagnosing machine parameters.
 
Attributes
----------
ibeta : int
    Radix in which numbers are represented.
it : int
    Number of base-`ibeta` digits in the floating point mantissa M.
machep : int
    Exponent of the smallest (most negative) power of `ibeta` that,
    added to 1.0, gives something different from 1.0
eps : float
    Floating-point number ``beta**machep`` (floating point precision)
negep : int
    Exponent of the smallest power of `ibeta` that, substracted
    from 1.0, gives something different from 1.0.
epsneg : float
    Floating-point number ``beta**negep``.
iexp : int
    Number of bits in the exponent (including its sign and bias).
minexp : int
    Smallest (most negative) power of `ibeta` consistent with there
    being no leading zeros in the mantissa.
xmin : float
    Floating point number ``beta**minexp`` (the smallest [in
    magnitude] usable floating value).
maxexp : int
    Smallest (positive) power of `ibeta` that causes overflow.
xmax : float
    ``(1-epsneg) * beta**maxexp`` (the largest [in magnitude]
    usable floating value).
irnd : int
    In ``range(6)``, information on what kind of rounding is done
    in addition, and on how underflow is handled.
ngrd : int
    Number of 'guard digits' used when truncating the product
    of two mantissas to fit the representation.
epsilon : float
    Same as `eps`.
tiny : float
    Same as `xmin`.
huge : float
    Same as `xmax`.
precision : float
    ``- int(-log10(eps))``
resolution : float
    ``- 10**(-precision)``
 
Parameters
----------
float_conv : function, optional
    Function that converts an integer or integer array to a float
    or float array. Default is `float`.
int_conv : function, optional
    Function that converts a float or float array to an integer or
    integer array. Default is `int`.
float_to_float : function, optional
    Function that converts a float array to float. Default is `float`.
    Note that this does not seem to do anything useful in the current
    implementation.
float_to_str : function, optional
    Function that converts a single float to a string. Default is
    ``lambda v:'%24.16e' %v``.
title : str, optional
    Title that is printed in the string representation of `MachAr`.
 
See Also
--------
finfo : Machine limits for floating point types.
iinfo : Machine limits for integer types.
 
References
----------
.. [1] Press, Teukolsky, Vetterling and Flannery,
       "Numerical Recipes in C++," 2nd ed,
       Cambridge University Press, 2002, p. 31.
 
  Methods defined here:
__init__(self, float_conv=<type 'float'>, int_conv=<type 'int'>, float_to_float=<type 'float'>, float_to_str=<function <lambda>>, title='Python floating point number')
float_conv - convert integer to float (array)
int_conv   - convert float (array) to integer
float_to_float - convert float array to float
float_to_str - convert array float to str
title        - description of used floating point numbers
__str__(self)

Data descriptors defined here:
__dict__
dictionary for instance variables (if defined)
__weakref__
list of weak references to the object (if defined)

 
class ModuleDeprecationWarning(exceptions.DeprecationWarning)
    Module deprecation warning.
 
The nose tester turns ordinary Deprecation warnings into test failures.
That makes it hard to deprecate whole modules, because they get
imported by default. So this is a special Deprecation warning that the
nose tester will let pass without making tests fail.
 
 
Method resolution order:
ModuleDeprecationWarning
exceptions.DeprecationWarning
exceptions.Warning
exceptions.Exception
exceptions.BaseException
__builtin__.object

Data descriptors defined here:
__weakref__
list of weak references to the object (if defined)

Methods inherited from exceptions.DeprecationWarning:
__init__(...)
x.__init__(...) initializes x; see help(type(x)) for signature

Data and other attributes inherited from exceptions.DeprecationWarning:
__new__ = <built-in method __new__ of type object>
T.__new__(S, ...) -> a new object with type S, a subtype of T

Methods inherited from exceptions.BaseException:
__delattr__(...)
x.__delattr__('name') <==> del x.name
__getattribute__(...)
x.__getattribute__('name') <==> x.name
__getitem__(...)
x.__getitem__(y) <==> x[y]
__getslice__(...)
x.__getslice__(i, j) <==> x[i:j]
 
Use of negative indices is not supported.
__reduce__(...)
__repr__(...)
x.__repr__() <==> repr(x)
__setattr__(...)
x.__setattr__('name', value) <==> x.name = value
__setstate__(...)
__str__(...)
x.__str__() <==> str(x)
__unicode__(...)

Data descriptors inherited from exceptions.BaseException:
__dict__
args
message

 
class NanWarning(exceptions.RuntimeWarning)
    
Method resolution order:
NanWarning
exceptions.RuntimeWarning
exceptions.Warning
exceptions.Exception
exceptions.BaseException
__builtin__.object

Data descriptors defined here:
__weakref__
list of weak references to the object (if defined)

Methods inherited from exceptions.RuntimeWarning:
__init__(...)
x.__init__(...) initializes x; see help(type(x)) for signature

Data and other attributes inherited from exceptions.RuntimeWarning:
__new__ = <built-in method __new__ of type object>
T.__new__(S, ...) -> a new object with type S, a subtype of T

Methods inherited from exceptions.BaseException:
__delattr__(...)
x.__delattr__('name') <==> del x.name
__getattribute__(...)
x.__getattribute__('name') <==> x.name
__getitem__(...)
x.__getitem__(y) <==> x[y]
__getslice__(...)
x.__getslice__(i, j) <==> x[i:j]
 
Use of negative indices is not supported.
__reduce__(...)
__repr__(...)
x.__repr__() <==> repr(x)
__setattr__(...)
x.__setattr__('name', value) <==> x.name = value
__setstate__(...)
__str__(...)
x.__str__() <==> str(x)
__unicode__(...)

Data descriptors inherited from exceptions.BaseException:
__dict__
args
message

 
class PackageLoader(__builtin__.object)
     Methods defined here:
__call__(self, *packages, **options)
Load one or more packages into parent package top-level namespace.
 
This function is intended to shorten the need to import many
subpackages, say of scipy, constantly with statements such as
 
  import scipy.linalg, scipy.fftpack, scipy.etc...
 
Instead, you can say:
 
  import scipy
  scipy.pkgload('linalg','fftpack',...)
 
or
 
  scipy.pkgload()
 
to load all of them in one call.
 
If a name which doesn't exist in scipy's namespace is
given, a warning is shown.
 
Parameters
----------
 *packages : arg-tuple
      the names (one or more strings) of all the modules one
      wishes to load into the top-level namespace.
 verbose= : integer
      verbosity level [default: -1].
      verbose=-1 will suspend also warnings.
 force= : bool
      when True, force reloading loaded packages [default: False].
 postpone= : bool
      when True, don't load packages [default: False]
__init__(self, verbose=False, infunc=False)
Manages loading packages.
error(self, mess)
get_pkgdocs(self)
Return documentation summary of subpackages.
log(self, mess)
warn(self, mess)

Data descriptors defined here:
__dict__
dictionary for instance variables (if defined)
__weakref__
list of weak references to the object (if defined)

 
class RankWarning(exceptions.UserWarning)
    Issued by `polyfit` when the Vandermonde matrix is rank deficient.
 
For more information, a way to suppress the warning, and an example of
`RankWarning` being issued, see `polyfit`.
 
 
Method resolution order:
RankWarning
exceptions.UserWarning
exceptions.Warning
exceptions.Exception
exceptions.BaseException
__builtin__.object

Data descriptors defined here:
__weakref__
list of weak references to the object (if defined)

Methods inherited from exceptions.UserWarning:
__init__(...)
x.__init__(...) initializes x; see help(type(x)) for signature

Data and other attributes inherited from exceptions.UserWarning:
__new__ = <built-in method __new__ of type object>
T.__new__(S, ...) -> a new object with type S, a subtype of T

Methods inherited from exceptions.BaseException:
__delattr__(...)
x.__delattr__('name') <==> del x.name
__getattribute__(...)
x.__getattribute__('name') <==> x.name
__getitem__(...)
x.__getitem__(y) <==> x[y]
__getslice__(...)
x.__getslice__(i, j) <==> x[i:j]
 
Use of negative indices is not supported.
__reduce__(...)
__repr__(...)
x.__repr__() <==> repr(x)
__setattr__(...)
x.__setattr__('name', value) <==> x.name = value
__setstate__(...)
__str__(...)
x.__str__() <==> str(x)
__unicode__(...)

Data descriptors inherited from exceptions.BaseException:
__dict__
args
message

 
bool8 = class bool_(generic)
    Numpy's Boolean type.  Character code: ``?``.  Alias: bool8
 
 
Method resolution order:
bool_
generic
__builtin__.object

Methods defined here:
__and__(...)
x.__and__(y) <==> x&y
__eq__(...)
x.__eq__(y) <==> x==y
__ge__(...)
x.__ge__(y) <==> x>=y
__gt__(...)
x.__gt__(y) <==> x>y
__hash__(...)
x.__hash__() <==> hash(x)
__index__(...)
x[y:z] <==> x[y.__index__():z.__index__()]
__le__(...)
x.__le__(y) <==> x<=y
__lt__(...)
x.__lt__(y) <==> x<y
__ne__(...)
x.__ne__(y) <==> x!=y
__nonzero__(...)
x.__nonzero__() <==> x != 0
__or__(...)
x.__or__(y) <==> x|y
__rand__(...)
x.__rand__(y) <==> y&x
__ror__(...)
x.__ror__(y) <==> y|x
__rxor__(...)
x.__rxor__(y) <==> y^x
__xor__(...)
x.__xor__(y) <==> x^y

Data and other attributes defined here:
__new__ = <built-in method __new__ of type object>
T.__new__(S, ...) -> a new object with type S, a subtype of T

Methods inherited from generic:
__abs__(...)
x.__abs__() <==> abs(x)
__add__(...)
x.__add__(y) <==> x+y
__array__(...)
sc.__array__(|type) return 0-dim array
__array_wrap__(...)
sc.__array_wrap__(obj) return scalar from array
__copy__(...)
__deepcopy__(...)
__div__(...)
x.__div__(y) <==> x/y
__divmod__(...)
x.__divmod__(y) <==> divmod(x, y)
__float__(...)
x.__float__() <==> float(x)
__floordiv__(...)
x.__floordiv__(y) <==> x//y
__format__(...)
NumPy array scalar formatter
__getitem__(...)
x.__getitem__(y) <==> x[y]
__hex__(...)
x.__hex__() <==> hex(x)
__int__(...)
x.__int__() <==> int(x)
__invert__(...)
x.__invert__() <==> ~x
__long__(...)
x.__long__() <==> long(x)
__lshift__(...)
x.__lshift__(y) <==> x<<y
__mod__(...)
x.__mod__(y) <==> x%y
__mul__(...)
x.__mul__(y) <==> x*y
__neg__(...)
x.__neg__() <==> -x
__oct__(...)
x.__oct__() <==> oct(x)
__pos__(...)
x.__pos__() <==> +x
__pow__(...)
x.__pow__(y[, z]) <==> pow(x, y[, z])
__radd__(...)
x.__radd__(y) <==> y+x
__rdiv__(...)
x.__rdiv__(y) <==> y/x
__rdivmod__(...)
x.__rdivmod__(y) <==> divmod(y, x)
__reduce__(...)
__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
__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
__setstate__(...)
__str__(...)
x.__str__() <==> str(x)
__sub__(...)
x.__sub__(y) <==> x-y
__truediv__(...)
x.__truediv__(y) <==> x/y
all(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
any(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmax(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmin(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argsort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
astype(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
byteswap(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
choose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
clip(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
compress(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
conj(...)
conjugate(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
copy(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumprod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumsum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
diagonal(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dump(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dumps(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
fill(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
flatten(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
getfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
item(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
itemset(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
max(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
mean(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
min(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
newbyteorder(...)
newbyteorder(new_order='S')
 
Return a new `dtype` with a different byte order.
 
Changes are also made in all fields and sub-arrays of the data type.
 
The `new_order` code can be any from the following:
 
* {'<', 'L'} - little endian
* {'>', 'B'} - big endian
* {'=', 'N'} - native order
* 'S' - swap dtype from current to opposite endian
* {'|', 'I'} - ignore (no change to byte order)
 
Parameters
----------
new_order : str, optional
    Byte order to force; a value from the byte order specifications
    above.  The default value ('S') results in swapping the current
    byte order. The code does a case-insensitive check on the first
    letter of `new_order` for the alternatives above.  For example,
    any of 'B' or 'b' or 'biggish' are valid to specify big-endian.
 
 
Returns
-------
new_dtype : dtype
    New `dtypeobject with the given change to the byte order.
nonzero(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
prod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ptp(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
put(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ravel(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
repeat(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
reshape(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
resize(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
round(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
searchsorted(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setflags(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
squeeze(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
std(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
swapaxes(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
take(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tofile(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tolist(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tostring(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
trace(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
transpose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
var(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
view(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.

Data descriptors inherited from generic:
T
transpose
__array_interface__
Array protocol: Python side
__array_priority__
Array priority.
__array_struct__
Array protocol: struct
base
base object
data
pointer to start of data
dtype
get array data-descriptor
flags
integer value of flags
flat
a 1-d view of scalar
imag
imaginary part of scalar
itemsize
length of one element in bytes
nbytes
length of item in bytes
ndim
number of array dimensions
real
real part of scalar
shape
tuple of array dimensions
size
number of elements in the gentype
strides
tuple of bytes steps in each dimension

 
class bool_(generic)
    Numpy's Boolean type.  Character code: ``?``.  Alias: bool8
 
 
Method resolution order:
bool_
generic
__builtin__.object

Methods defined here:
__and__(...)
x.__and__(y) <==> x&y
__eq__(...)
x.__eq__(y) <==> x==y
__ge__(...)
x.__ge__(y) <==> x>=y
__gt__(...)
x.__gt__(y) <==> x>y
__hash__(...)
x.__hash__() <==> hash(x)
__index__(...)
x[y:z] <==> x[y.__index__():z.__index__()]
__le__(...)
x.__le__(y) <==> x<=y
__lt__(...)
x.__lt__(y) <==> x<y
__ne__(...)
x.__ne__(y) <==> x!=y
__nonzero__(...)
x.__nonzero__() <==> x != 0
__or__(...)
x.__or__(y) <==> x|y
__rand__(...)
x.__rand__(y) <==> y&x
__ror__(...)
x.__ror__(y) <==> y|x
__rxor__(...)
x.__rxor__(y) <==> y^x
__xor__(...)
x.__xor__(y) <==> x^y

Data and other attributes defined here:
__new__ = <built-in method __new__ of type object>
T.__new__(S, ...) -> a new object with type S, a subtype of T

Methods inherited from generic:
__abs__(...)
x.__abs__() <==> abs(x)
__add__(...)
x.__add__(y) <==> x+y
__array__(...)
sc.__array__(|type) return 0-dim array
__array_wrap__(...)
sc.__array_wrap__(obj) return scalar from array
__copy__(...)
__deepcopy__(...)
__div__(...)
x.__div__(y) <==> x/y
__divmod__(...)
x.__divmod__(y) <==> divmod(x, y)
__float__(...)
x.__float__() <==> float(x)
__floordiv__(...)
x.__floordiv__(y) <==> x//y
__format__(...)
NumPy array scalar formatter
__getitem__(...)
x.__getitem__(y) <==> x[y]
__hex__(...)
x.__hex__() <==> hex(x)
__int__(...)
x.__int__() <==> int(x)
__invert__(...)
x.__invert__() <==> ~x
__long__(...)
x.__long__() <==> long(x)
__lshift__(...)
x.__lshift__(y) <==> x<<y
__mod__(...)
x.__mod__(y) <==> x%y
__mul__(...)
x.__mul__(y) <==> x*y
__neg__(...)
x.__neg__() <==> -x
__oct__(...)
x.__oct__() <==> oct(x)
__pos__(...)
x.__pos__() <==> +x
__pow__(...)
x.__pow__(y[, z]) <==> pow(x, y[, z])
__radd__(...)
x.__radd__(y) <==> y+x
__rdiv__(...)
x.__rdiv__(y) <==> y/x
__rdivmod__(...)
x.__rdivmod__(y) <==> divmod(y, x)
__reduce__(...)
__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
__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
__setstate__(...)
__str__(...)
x.__str__() <==> str(x)
__sub__(...)
x.__sub__(y) <==> x-y
__truediv__(...)
x.__truediv__(y) <==> x/y
all(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
any(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmax(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmin(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argsort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
astype(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
byteswap(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
choose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
clip(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
compress(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
conj(...)
conjugate(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
copy(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumprod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumsum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
diagonal(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dump(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dumps(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
fill(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
flatten(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
getfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
item(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
itemset(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
max(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
mean(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
min(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
newbyteorder(...)
newbyteorder(new_order='S')
 
Return a new `dtype` with a different byte order.
 
Changes are also made in all fields and sub-arrays of the data type.
 
The `new_order` code can be any from the following:
 
* {'<', 'L'} - little endian
* {'>', 'B'} - big endian
* {'=', 'N'} - native order
* 'S' - swap dtype from current to opposite endian
* {'|', 'I'} - ignore (no change to byte order)
 
Parameters
----------
new_order : str, optional
    Byte order to force; a value from the byte order specifications
    above.  The default value ('S') results in swapping the current
    byte order. The code does a case-insensitive check on the first
    letter of `new_order` for the alternatives above.  For example,
    any of 'B' or 'b' or 'biggish' are valid to specify big-endian.
 
 
Returns
-------
new_dtype : dtype
    New `dtypeobject with the given change to the byte order.
nonzero(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
prod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ptp(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
put(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ravel(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
repeat(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
reshape(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
resize(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
round(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
searchsorted(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setflags(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
squeeze(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
std(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
swapaxes(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
take(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tofile(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tolist(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tostring(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
trace(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
transpose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
var(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
view(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.

Data descriptors inherited from generic:
T
transpose
__array_interface__
Array protocol: Python side
__array_priority__
Array priority.
__array_struct__
Array protocol: struct
base
base object
data
pointer to start of data
dtype
get array data-descriptor
flags
integer value of flags
flat
a 1-d view of scalar
imag
imaginary part of scalar
itemsize
length of one element in bytes
nbytes
length of item in bytes
ndim
number of array dimensions
real
real part of scalar
shape
tuple of array dimensions
size
number of elements in the gentype
strides
tuple of bytes steps in each dimension

 
class broadcast(__builtin__.object)
    Produce an object that mimics broadcasting.
 
Parameters
----------
in1, in2, ... : array_like
    Input parameters.
 
Returns
-------
b : broadcast object
    Broadcast the input parameters against one another, and
    return an object that encapsulates the result.
    Amongst others, it has ``shape`` and ``nd`` properties, and
    may be used as an iterator.
 
Examples
--------
Manually adding two vectors, using broadcasting:
 
>>> x = np.array([[1], [2], [3]])
>>> y = np.array([4, 5, 6])
>>> b = np.broadcast(x, y)
 
>>> out = np.empty(b.shape)
>>> out.flat = [u+v for (u,v) in b]
>>> out
array([[ 5.,  6.,  7.],
       [ 6.,  7.,  8.],
       [ 7.,  8.,  9.]])
 
Compare against built-in broadcasting:
 
>>> x + y
array([[5, 6, 7],
       [6, 7, 8],
       [7, 8, 9]])
 
  Methods defined here:
__iter__(...)
x.__iter__() <==> iter(x)
next(...)
x.next() -> the next value, or raise StopIteration
reset(...)
reset()
 
Reset the broadcasted result's iterator(s).
 
Parameters
----------
None
 
Returns
-------
None
 
Examples
--------
>>> x = np.array([1, 2, 3])
>>> y = np.array([[4], [5], [6]]
>>> b = np.broadcast(x, y)
>>> b.index
0
>>> b.next(), b.next(), b.next()
((1, 4), (2, 4), (3, 4))
>>> b.index
3
>>> b.reset()
>>> b.index
0

Data descriptors defined here:
index
current index in broadcasted result
 
Examples
--------
>>> x = np.array([[1], [2], [3]])
>>> y = np.array([4, 5, 6])
>>> b = np.broadcast(x, y)
>>> b.index
0
>>> b.next(), b.next(), b.next()
((1, 4), (1, 5), (1, 6))
>>> b.index
3
iters
tuple of iterators along ``self``'s "components."
 
Returns a tuple of `numpy.flatiter` objects, one for each "component"
of ``self``.
 
See Also
--------
numpy.flatiter
 
Examples
--------
>>> x = np.array([1, 2, 3])
>>> y = np.array([[4], [5], [6]])
>>> b = np.broadcast(x, y)
>>> row, col = b.iters
>>> row.next(), col.next()
(1, 4)
nd
Number of dimensions of broadcasted result.
 
Examples
--------
>>> x = np.array([1, 2, 3])
>>> y = np.array([[4], [5], [6]])
>>> b = np.broadcast(x, y)
>>> b.nd
2
numiter
Number of iterators possessed by the broadcasted result.
 
Examples
--------
>>> x = np.array([1, 2, 3])
>>> y = np.array([[4], [5], [6]])
>>> b = np.broadcast(x, y)
>>> b.numiter
2
shape
Shape of broadcasted result.
 
Examples
--------
>>> x = np.array([1, 2, 3])
>>> y = np.array([[4], [5], [6]])
>>> b = np.broadcast(x, y)
>>> b.shape
(3, 3)
size
Total size of broadcasted result.
 
Examples
--------
>>> x = np.array([1, 2, 3])
>>> y = np.array([[4], [5], [6]])
>>> b = np.broadcast(x, y)
>>> b.size
9

Data and other attributes defined here:
__new__ = <built-in method __new__ of type object>
T.__new__(S, ...) -> a new object with type S, a subtype of T

 
class busdaycalendar(__builtin__.object)
    busdaycalendar(weekmask='1111100', holidays=None)
 
A business day calendar object that efficiently stores information
defining valid days for the busday family of functions.
 
The default valid days are Monday through Friday ("business days").
busdaycalendar object can be specified with any set of weekly
valid days, plus an optional "holiday" dates that always will be invalid.
 
Once a busdaycalendar object is created, the weekmask and holidays
cannot be modified.
 
.. versionadded:: 1.7.0
 
Parameters
----------
weekmask : str or array_like of bool, optional
    A seven-element array indicating which of Monday through Sunday are
    valid days. May be specified as a length-seven list or array, like
    [1,1,1,1,1,0,0]; a length-seven string, like '1111100'; or a string
    like "Mon Tue Wed Thu Fri", made up of 3-character abbreviations for
    weekdays, optionally separated by white space. Valid abbreviations
    are: Mon Tue Wed Thu Fri Sat Sun
holidays : array_like of datetime64[D], optional
    An array of dates to consider as invalid dates, no matter which
    weekday they fall upon.  Holiday dates may be specified in any
    order, and NaT (not-a-time) dates are ignored.  This list is
    saved in a normalized form that is suited for fast calculations
    of valid days.
 
Returns
-------
out : busdaycalendar
    A business day calendar object containing the specified
    weekmask and holidays values.
 
See Also
--------
is_busday : Returns a boolean array indicating valid days.
busday_offset : Applies an offset counted in valid days.
busday_count : Counts how many valid days are in a half-open date range.
 
Attributes
----------
Note: once a busdaycalendar object is created, you cannot modify the
weekmask or holidays.  The attributes return copies of internal data.
weekmask : (copy) seven-element array of bool
holidays : (copy) sorted array of datetime64[D]
 
Examples
--------
>>> # Some important days in July
... bdd = np.busdaycalendar(
...             holidays=['2011-07-01', '2011-07-04', '2011-07-17'])
>>> # Default is Monday to Friday weekdays
... bdd.weekmask
array([ True,  True,  True,  True,  True, False, False], dtype='bool')
>>> # Any holidays already on the weekend are removed
... bdd.holidays
array(['2011-07-01', '2011-07-04'], dtype='datetime64[D]')
 
  Methods defined here:
__init__(...)
x.__init__(...) initializes x; see help(type(x)) for signature

Data descriptors defined here:
holidays
A copy of the holiday array indicating additional invalid days.
weekmask
A copy of the seven-element boolean mask indicating valid days.

Data and other attributes defined here:
__new__ = <built-in method __new__ of type object>
T.__new__(S, ...) -> a new object with type S, a subtype of T

 
byte = class int8(signedinteger)
    8-bit integer. Character code ``b``. C char compatible.
 
 
Method resolution order:
int8
signedinteger
integer
number
generic
__builtin__.object

Methods defined here:
__eq__(...)
x.__eq__(y) <==> x==y
__ge__(...)
x.__ge__(y) <==> x>=y
__gt__(...)
x.__gt__(y) <==> x>y
__hash__(...)
x.__hash__() <==> hash(x)
__index__(...)
x[y:z] <==> x[y.__index__():z.__index__()]
__le__(...)
x.__le__(y) <==> x<=y
__lt__(...)
x.__lt__(y) <==> x<y
__ne__(...)
x.__ne__(y) <==> x!=y

Data and other attributes defined here:
__new__ = <built-in method __new__ of type object>
T.__new__(S, ...) -> a new object with type S, a subtype of T

Methods inherited from generic:
__abs__(...)
x.__abs__() <==> abs(x)
__add__(...)
x.__add__(y) <==> x+y
__and__(...)
x.__and__(y) <==> x&y
__array__(...)
sc.__array__(|type) return 0-dim array
__array_wrap__(...)
sc.__array_wrap__(obj) return scalar from array
__copy__(...)
__deepcopy__(...)
__div__(...)
x.__div__(y) <==> x/y
__divmod__(...)
x.__divmod__(y) <==> divmod(x, y)
__float__(...)
x.__float__() <==> float(x)
__floordiv__(...)
x.__floordiv__(y) <==> x//y
__format__(...)
NumPy array scalar formatter
__getitem__(...)
x.__getitem__(y) <==> x[y]
__hex__(...)
x.__hex__() <==> hex(x)
__int__(...)
x.__int__() <==> int(x)
__invert__(...)
x.__invert__() <==> ~x
__long__(...)
x.__long__() <==> long(x)
__lshift__(...)
x.__lshift__(y) <==> x<<y
__mod__(...)
x.__mod__(y) <==> x%y
__mul__(...)
x.__mul__(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__(...)
__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
__setstate__(...)
__str__(...)
x.__str__() <==> str(x)
__sub__(...)
x.__sub__(y) <==> x-y
__truediv__(...)
x.__truediv__(y) <==> x/y
__xor__(...)
x.__xor__(y) <==> x^y
all(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
any(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmax(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmin(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argsort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
astype(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
byteswap(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
choose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
clip(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
compress(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
conj(...)
conjugate(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
copy(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumprod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumsum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
diagonal(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dump(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dumps(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
fill(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
flatten(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
getfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
item(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
itemset(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
max(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
mean(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
min(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
newbyteorder(...)
newbyteorder(new_order='S')
 
Return a new `dtype` with a different byte order.
 
Changes are also made in all fields and sub-arrays of the data type.
 
The `new_order` code can be any from the following:
 
* {'<', 'L'} - little endian
* {'>', 'B'} - big endian
* {'=', 'N'} - native order
* 'S' - swap dtype from current to opposite endian
* {'|', 'I'} - ignore (no change to byte order)
 
Parameters
----------
new_order : str, optional
    Byte order to force; a value from the byte order specifications
    above.  The default value ('S') results in swapping the current
    byte order. The code does a case-insensitive check on the first
    letter of `new_order` for the alternatives above.  For example,
    any of 'B' or 'b' or 'biggish' are valid to specify big-endian.
 
 
Returns
-------
new_dtype : dtype
    New `dtypeobject with the given change to the byte order.
nonzero(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
prod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ptp(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
put(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ravel(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
repeat(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
reshape(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
resize(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
round(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
searchsorted(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setflags(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
squeeze(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
std(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
swapaxes(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
take(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tofile(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tolist(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tostring(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
trace(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
transpose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
var(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
view(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.

Data descriptors inherited from generic:
T
transpose
__array_interface__
Array protocol: Python side
__array_priority__
Array priority.
__array_struct__
Array protocol: struct
base
base object
data
pointer to start of data
dtype
get array data-descriptor
flags
integer value of flags
flat
a 1-d view of scalar
imag
imaginary part of scalar
itemsize
length of one element in bytes
nbytes
length of item in bytes
ndim
number of array dimensions
real
real part of scalar
shape
tuple of array dimensions
size
number of elements in the gentype
strides
tuple of bytes steps in each dimension

 
bytes_ = class string_(__builtin__.str, character)
    
Method resolution order:
string_
__builtin__.str
__builtin__.basestring
character
flexible
generic
__builtin__.object

Methods defined here:
__eq__(...)
x.__eq__(y) <==> x==y
__ge__(...)
x.__ge__(y) <==> x>=y
__gt__(...)
x.__gt__(y) <==> x>y
__hash__(...)
x.__hash__() <==> hash(x)
__le__(...)
x.__le__(y) <==> x<=y
__lt__(...)
x.__lt__(y) <==> x<y
__ne__(...)
x.__ne__(y) <==> x!=y
__repr__(...)
x.__repr__() <==> repr(x)
__str__(...)
x.__str__() <==> str(x)

Data and other attributes defined here:
__new__ = <built-in method __new__ of type object>
T.__new__(S, ...) -> a new object with type S, a subtype of T

Methods inherited from __builtin__.str:
__add__(...)
x.__add__(y) <==> x+y
__contains__(...)
x.__contains__(y) <==> y in x
__format__(...)
S.__format__(format_spec) -> string
 
Return a formatted version of S as described by format_spec.
__getattribute__(...)
x.__getattribute__('name') <==> x.name
__getitem__(...)
x.__getitem__(y) <==> x[y]
__getnewargs__(...)
__getslice__(...)
x.__getslice__(i, j) <==> x[i:j]
 
Use of negative indices is not supported.
__len__(...)
x.__len__() <==> len(x)
__mod__(...)
x.__mod__(y) <==> x%y
__mul__(...)
x.__mul__(n) <==> x*n
__rmod__(...)
x.__rmod__(y) <==> y%x
__rmul__(...)
x.__rmul__(n) <==> n*x
__sizeof__(...)
S.__sizeof__() -> size of S in memory, in bytes
capitalize(...)
S.capitalize() -> string
 
Return a copy of the string S with only its first character
capitalized.
center(...)
S.center(width[, fillchar]) -> string
 
Return S centered in a string of length width. Padding is
done using the specified fill character (default is a space)
count(...)
S.count(sub[, start[, end]]) -> int
 
Return the number of non-overlapping occurrences of substring sub in
string S[start:end].  Optional arguments start and end are interpreted
as in slice notation.
decode(...)
S.decode([encoding[,errors]]) -> object
 
Decodes S using the codec registered for encoding. encoding defaults
to the default encoding. errors may be given to set a different error
handling scheme. Default is 'strict' meaning that encoding errors raise
a UnicodeDecodeError. Other possible values are 'ignore' and 'replace'
as well as any other name registered with codecs.register_error that is
able to handle UnicodeDecodeErrors.
encode(...)
S.encode([encoding[,errors]]) -> object
 
Encodes S using the codec registered for encoding. encoding defaults
to the default encoding. errors may be given to set a different error
handling scheme. Default is 'strict' meaning that encoding errors raise
a UnicodeEncodeError. Other possible values are 'ignore', 'replace' and
'xmlcharrefreplace' as well as any other name registered with
codecs.register_error that is able to handle UnicodeEncodeErrors.
endswith(...)
S.endswith(suffix[, start[, end]]) -> bool
 
Return True if S ends with the specified suffix, False otherwise.
With optional start, test S beginning at that position.
With optional end, stop comparing S at that position.
suffix can also be a tuple of strings to try.
expandtabs(...)
S.expandtabs([tabsize]) -> string
 
Return a copy of S where all tab characters are expanded using spaces.
If tabsize is not given, a tab size of 8 characters is assumed.
find(...)
S.find(sub [,start [,end]]) -> int
 
Return the lowest index in S where substring sub is found,
such that sub is contained within S[start:end].  Optional
arguments start and end are interpreted as in slice notation.
 
Return -1 on failure.
format(...)
S.format(*args, **kwargs) -> string
 
Return a formatted version of S, using substitutions from args and kwargs.
The substitutions are identified by braces ('{' and '}').
index(...)
S.index(sub [,start [,end]]) -> int
 
Like S.find() but raise ValueError when the substring is not found.
isalnum(...)
S.isalnum() -> bool
 
Return True if all characters in S are alphanumeric
and there is at least one character in S, False otherwise.
isalpha(...)
S.isalpha() -> bool
 
Return True if all characters in S are alphabetic
and there is at least one character in S, False otherwise.
isdigit(...)
S.isdigit() -> bool
 
Return True if all characters in S are digits
and there is at least one character in S, False otherwise.
islower(...)
S.islower() -> bool
 
Return True if all cased characters in S are lowercase and there is
at least one cased character in S, False otherwise.
isspace(...)
S.isspace() -> bool
 
Return True if all characters in S are whitespace
and there is at least one character in S, False otherwise.
istitle(...)
S.istitle() -> bool
 
Return True if S is a titlecased string and there is at least one
character in S, i.e. uppercase characters may only follow uncased
characters and lowercase characters only cased ones. Return False
otherwise.
isupper(...)
S.isupper() -> bool
 
Return True if all cased characters in S are uppercase and there is
at least one cased character in S, False otherwise.
join(...)
S.join(iterable) -> string
 
Return a string which is the concatenation of the strings in the
iterable.  The separator between elements is S.
ljust(...)
S.ljust(width[, fillchar]) -> string
 
Return S left-justified in a string of length width. Padding is
done using the specified fill character (default is a space).
lower(...)
S.lower() -> string
 
Return a copy of the string S converted to lowercase.
lstrip(...)
S.lstrip([chars]) -> string or unicode
 
Return a copy of the string S with leading whitespace removed.
If chars is given and not None, remove characters in chars instead.
If chars is unicode, S will be converted to unicode before stripping
partition(...)
S.partition(sep) -> (head, sep, tail)
 
Search for the separator sep in S, and return the part before it,
the separator itself, and the part after it.  If the separator is not
found, return S and two empty strings.
replace(...)
S.replace(old, new[, count]) -> string
 
Return a copy of string S with all occurrences of substring
old replaced by new.  If the optional argument count is
given, only the first count occurrences are replaced.
rfind(...)
S.rfind(sub [,start [,end]]) -> int
 
Return the highest index in S where substring sub is found,
such that sub is contained within S[start:end].  Optional
arguments start and end are interpreted as in slice notation.
 
Return -1 on failure.
rindex(...)
S.rindex(sub [,start [,end]]) -> int
 
Like S.rfind() but raise ValueError when the substring is not found.
rjust(...)
S.rjust(width[, fillchar]) -> string
 
Return S right-justified in a string of length width. Padding is
done using the specified fill character (default is a space)
rpartition(...)
S.rpartition(sep) -> (head, sep, tail)
 
Search for the separator sep in S, starting at the end of S, and return
the part before it, the separator itself, and the part after it.  If the
separator is not found, return two empty strings and S.
rsplit(...)
S.rsplit([sep [,maxsplit]]) -> list of strings
 
Return a list of the words in the string S, using sep as the
delimiter string, starting at the end of the string and working
to the front.  If maxsplit is given, at most maxsplit splits are
done. If sep is not specified or is None, any whitespace string
is a separator.
rstrip(...)
S.rstrip([chars]) -> string or unicode
 
Return a copy of the string S with trailing whitespace removed.
If chars is given and not None, remove characters in chars instead.
If chars is unicode, S will be converted to unicode before stripping
split(...)
S.split([sep [,maxsplit]]) -> list of strings
 
Return a list of the words in the string S, using sep as the
delimiter string.  If maxsplit is given, at most maxsplit
splits are done. If sep is not specified or is None, any
whitespace string is a separator and empty strings are removed
from the result.
splitlines(...)
S.splitlines(keepends=False) -> list of strings
 
Return a list of the lines in S, breaking at line boundaries.
Line breaks are not included in the resulting list unless keepends
is given and true.
startswith(...)
S.startswith(prefix[, start[, end]]) -> bool
 
Return True if S starts with the specified prefix, False otherwise.
With optional start, test S beginning at that position.
With optional end, stop comparing S at that position.
prefix can also be a tuple of strings to try.
strip(...)
S.strip([chars]) -> string or unicode
 
Return a copy of the string S with leading and trailing
whitespace removed.
If chars is given and not None, remove characters in chars instead.
If chars is unicode, S will be converted to unicode before stripping
swapcase(...)
S.swapcase() -> string
 
Return a copy of the string S with uppercase characters
converted to lowercase and vice versa.
title(...)
S.title() -> string
 
Return a titlecased version of S, i.e. words start with uppercase
characters, all remaining cased characters have lowercase.
translate(...)
S.translate(table [,deletechars]) -> string
 
Return a copy of the string S, where all characters occurring
in the optional argument deletechars are removed, and the
remaining characters have been mapped through the given
translation table, which must be a string of length 256 or None.
If the table argument is None, no translation is applied and
the operation simply removes the characters in deletechars.
upper(...)
S.upper() -> string
 
Return a copy of the string S converted to uppercase.
zfill(...)
S.zfill(width) -> string
 
Pad a numeric string S with zeros on the left, to fill a field
of the specified width.  The string S is never truncated.

Methods inherited from generic:
__abs__(...)
x.__abs__() <==> abs(x)
__and__(...)
x.__and__(y) <==> x&y
__array__(...)
sc.__array__(|type) return 0-dim array
__array_wrap__(...)
sc.__array_wrap__(obj) return scalar from array
__copy__(...)
__deepcopy__(...)
__div__(...)
x.__div__(y) <==> x/y
__divmod__(...)
x.__divmod__(y) <==> divmod(x, y)
__float__(...)
x.__float__() <==> float(x)
__floordiv__(...)
x.__floordiv__(y) <==> x//y
__hex__(...)
x.__hex__() <==> hex(x)
__int__(...)
x.__int__() <==> int(x)
__invert__(...)
x.__invert__() <==> ~x
__long__(...)
x.__long__() <==> long(x)
__lshift__(...)
x.__lshift__(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__(...)
__rfloordiv__(...)
x.__rfloordiv__(y) <==> y//x
__rlshift__(...)
x.__rlshift__(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
__setstate__(...)
__sub__(...)
x.__sub__(y) <==> x-y
__truediv__(...)
x.__truediv__(y) <==> x/y
__xor__(...)
x.__xor__(y) <==> x^y
all(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
any(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmax(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmin(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argsort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
astype(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
byteswap(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
choose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
clip(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
compress(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
conj(...)
conjugate(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
copy(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumprod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumsum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
diagonal(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dump(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dumps(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
fill(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
flatten(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
getfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
item(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
itemset(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
max(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
mean(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
min(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
newbyteorder(...)
newbyteorder(new_order='S')
 
Return a new `dtype` with a different byte order.
 
Changes are also made in all fields and sub-arrays of the data type.
 
The `new_order` code can be any from the following:
 
* {'<', 'L'} - little endian
* {'>', 'B'} - big endian
* {'=', 'N'} - native order
* 'S' - swap dtype from current to opposite endian
* {'|', 'I'} - ignore (no change to byte order)
 
Parameters
----------
new_order : str, optional
    Byte order to force; a value from the byte order specifications
    above.  The default value ('S') results in swapping the current
    byte order. The code does a case-insensitive check on the first
    letter of `new_order` for the alternatives above.  For example,
    any of 'B' or 'b' or 'biggish' are valid to specify big-endian.
 
 
Returns
-------
new_dtype : dtype
    New `dtypeobject with the given change to the byte order.
nonzero(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
prod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ptp(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
put(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ravel(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
repeat(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
reshape(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
resize(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
round(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
searchsorted(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setflags(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
squeeze(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
std(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
swapaxes(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
take(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tofile(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tolist(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tostring(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
trace(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
transpose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
var(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
view(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.

Data descriptors inherited from generic:
T
transpose
__array_interface__
Array protocol: Python side
__array_priority__
Array priority.
__array_struct__
Array protocol: struct
base
base object
data
pointer to start of data
dtype
get array data-descriptor
flags
integer value of flags
flat
a 1-d view of scalar
imag
imaginary part of scalar
itemsize
length of one element in bytes
nbytes
length of item in bytes
ndim
number of array dimensions
real
real part of scalar
shape
tuple of array dimensions
size
number of elements in the gentype
strides
tuple of bytes steps in each dimension

 
cdouble = class complex128(complexfloating, __builtin__.complex)
    Composed of two 64 bit floats
 
 
Method resolution order:
complex128
complexfloating
inexact
number
generic
__builtin__.complex
__builtin__.object

Methods defined here:
__eq__(...)
x.__eq__(y) <==> x==y
__ge__(...)
x.__ge__(y) <==> x>=y
__gt__(...)
x.__gt__(y) <==> x>y
__le__(...)
x.__le__(y) <==> x<=y
__lt__(...)
x.__lt__(y) <==> x<y
__ne__(...)
x.__ne__(y) <==> x!=y
__repr__(...)
x.__repr__() <==> repr(x)
__str__(...)
x.__str__() <==> str(x)

Data and other attributes defined here:
__new__ = <built-in method __new__ of type object>
T.__new__(S, ...) -> a new object with type S, a subtype of T

Methods inherited from generic:
__abs__(...)
x.__abs__() <==> abs(x)
__add__(...)
x.__add__(y) <==> x+y
__and__(...)
x.__and__(y) <==> x&y
__array__(...)
sc.__array__(|type) return 0-dim array
__array_wrap__(...)
sc.__array_wrap__(obj) return scalar from array
__copy__(...)
__deepcopy__(...)
__div__(...)
x.__div__(y) <==> x/y
__divmod__(...)
x.__divmod__(y) <==> divmod(x, y)
__float__(...)
x.__float__() <==> float(x)
__floordiv__(...)
x.__floordiv__(y) <==> x//y
__format__(...)
NumPy array scalar formatter
__getitem__(...)
x.__getitem__(y) <==> x[y]
__hex__(...)
x.__hex__() <==> hex(x)
__int__(...)
x.__int__() <==> int(x)
__invert__(...)
x.__invert__() <==> ~x
__long__(...)
x.__long__() <==> long(x)
__lshift__(...)
x.__lshift__(y) <==> x<<y
__mod__(...)
x.__mod__(y) <==> x%y
__mul__(...)
x.__mul__(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__(...)
__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
__setstate__(...)
__sub__(...)
x.__sub__(y) <==> x-y
__truediv__(...)
x.__truediv__(y) <==> x/y
__xor__(...)
x.__xor__(y) <==> x^y
all(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
any(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmax(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmin(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argsort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
astype(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
byteswap(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
choose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
clip(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
compress(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
conj(...)
conjugate(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
copy(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumprod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumsum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
diagonal(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dump(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dumps(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
fill(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
flatten(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
getfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
item(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
itemset(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
max(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
mean(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
min(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
newbyteorder(...)
newbyteorder(new_order='S')
 
Return a new `dtype` with a different byte order.
 
Changes are also made in all fields and sub-arrays of the data type.
 
The `new_order` code can be any from the following:
 
* {'<', 'L'} - little endian
* {'>', 'B'} - big endian
* {'=', 'N'} - native order
* 'S' - swap dtype from current to opposite endian
* {'|', 'I'} - ignore (no change to byte order)
 
Parameters
----------
new_order : str, optional
    Byte order to force; a value from the byte order specifications
    above.  The default value ('S') results in swapping the current
    byte order. The code does a case-insensitive check on the first
    letter of `new_order` for the alternatives above.  For example,
    any of 'B' or 'b' or 'biggish' are valid to specify big-endian.
 
 
Returns
-------
new_dtype : dtype
    New `dtypeobject with the given change to the byte order.
nonzero(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
prod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ptp(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
put(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ravel(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
repeat(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
reshape(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
resize(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
round(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
searchsorted(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setflags(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
squeeze(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
std(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
swapaxes(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
take(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tofile(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tolist(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tostring(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
trace(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
transpose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
var(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
view(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.

Data descriptors inherited from generic:
T
transpose
__array_interface__
Array protocol: Python side
__array_priority__
Array priority.
__array_struct__
Array protocol: struct
base
base object
data
pointer to start of data
dtype
get array data-descriptor
flags
integer value of flags
flat
a 1-d view of scalar
imag
imaginary part of scalar
itemsize
length of one element in bytes
nbytes
length of item in bytes
ndim
number of array dimensions
real
real part of scalar
shape
tuple of array dimensions
size
number of elements in the gentype
strides
tuple of bytes steps in each dimension

Methods inherited from __builtin__.complex:
__coerce__(...)
x.__coerce__(y) <==> coerce(x, y)
__getattribute__(...)
x.__getattribute__('name') <==> x.name
__getnewargs__(...)
__hash__(...)
x.__hash__() <==> hash(x)

 
cfloat = class complex128(complexfloating, __builtin__.complex)
    Composed of two 64 bit floats
 
 
Method resolution order:
complex128
complexfloating
inexact
number
generic
__builtin__.complex
__builtin__.object

Methods defined here:
__eq__(...)
x.__eq__(y) <==> x==y
__ge__(...)
x.__ge__(y) <==> x>=y
__gt__(...)
x.__gt__(y) <==> x>y
__le__(...)
x.__le__(y) <==> x<=y
__lt__(...)
x.__lt__(y) <==> x<y
__ne__(...)
x.__ne__(y) <==> x!=y
__repr__(...)
x.__repr__() <==> repr(x)
__str__(...)
x.__str__() <==> str(x)

Data and other attributes defined here:
__new__ = <built-in method __new__ of type object>
T.__new__(S, ...) -> a new object with type S, a subtype of T

Methods inherited from generic:
__abs__(...)
x.__abs__() <==> abs(x)
__add__(...)
x.__add__(y) <==> x+y
__and__(...)
x.__and__(y) <==> x&y
__array__(...)
sc.__array__(|type) return 0-dim array
__array_wrap__(...)
sc.__array_wrap__(obj) return scalar from array
__copy__(...)
__deepcopy__(...)
__div__(...)
x.__div__(y) <==> x/y
__divmod__(...)
x.__divmod__(y) <==> divmod(x, y)
__float__(...)
x.__float__() <==> float(x)
__floordiv__(...)
x.__floordiv__(y) <==> x//y
__format__(...)
NumPy array scalar formatter
__getitem__(...)
x.__getitem__(y) <==> x[y]
__hex__(...)
x.__hex__() <==> hex(x)
__int__(...)
x.__int__() <==> int(x)
__invert__(...)
x.__invert__() <==> ~x
__long__(...)
x.__long__() <==> long(x)
__lshift__(...)
x.__lshift__(y) <==> x<<y
__mod__(...)
x.__mod__(y) <==> x%y
__mul__(...)
x.__mul__(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__(...)
__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
__setstate__(...)
__sub__(...)
x.__sub__(y) <==> x-y
__truediv__(...)
x.__truediv__(y) <==> x/y
__xor__(...)
x.__xor__(y) <==> x^y
all(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
any(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmax(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmin(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argsort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
astype(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
byteswap(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
choose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
clip(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
compress(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
conj(...)
conjugate(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
copy(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumprod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumsum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
diagonal(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dump(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dumps(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
fill(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
flatten(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
getfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
item(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
itemset(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
max(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
mean(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
min(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
newbyteorder(...)
newbyteorder(new_order='S')
 
Return a new `dtype` with a different byte order.
 
Changes are also made in all fields and sub-arrays of the data type.
 
The `new_order` code can be any from the following:
 
* {'<', 'L'} - little endian
* {'>', 'B'} - big endian
* {'=', 'N'} - native order
* 'S' - swap dtype from current to opposite endian
* {'|', 'I'} - ignore (no change to byte order)
 
Parameters
----------
new_order : str, optional
    Byte order to force; a value from the byte order specifications
    above.  The default value ('S') results in swapping the current
    byte order. The code does a case-insensitive check on the first
    letter of `new_order` for the alternatives above.  For example,
    any of 'B' or 'b' or 'biggish' are valid to specify big-endian.
 
 
Returns
-------
new_dtype : dtype
    New `dtypeobject with the given change to the byte order.
nonzero(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
prod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ptp(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
put(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ravel(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
repeat(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
reshape(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
resize(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
round(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
searchsorted(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setflags(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
squeeze(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
std(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
swapaxes(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
take(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tofile(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tolist(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tostring(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
trace(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
transpose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
var(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
view(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.

Data descriptors inherited from generic:
T
transpose
__array_interface__
Array protocol: Python side
__array_priority__
Array priority.
__array_struct__
Array protocol: struct
base
base object
data
pointer to start of data
dtype
get array data-descriptor
flags
integer value of flags
flat
a 1-d view of scalar
imag
imaginary part of scalar
itemsize
length of one element in bytes
nbytes
length of item in bytes
ndim
number of array dimensions
real
real part of scalar
shape
tuple of array dimensions
size
number of elements in the gentype
strides
tuple of bytes steps in each dimension

Methods inherited from __builtin__.complex:
__coerce__(...)
x.__coerce__(y) <==> coerce(x, y)
__getattribute__(...)
x.__getattribute__('name') <==> x.name
__getnewargs__(...)
__hash__(...)
x.__hash__() <==> hash(x)

 
class character(flexible)
    
Method resolution order:
character
flexible
generic
__builtin__.object

Methods inherited from generic:
__abs__(...)
x.__abs__() <==> abs(x)
__add__(...)
x.__add__(y) <==> x+y
__and__(...)
x.__and__(y) <==> x&y
__array__(...)
sc.__array__(|type) return 0-dim array
__array_wrap__(...)
sc.__array_wrap__(obj) return scalar from array
__copy__(...)
__deepcopy__(...)
__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
__format__(...)
NumPy array scalar formatter
__ge__(...)
x.__ge__(y) <==> x>=y
__getitem__(...)
x.__getitem__(y) <==> x[y]
__gt__(...)
x.__gt__(y) <==> x>y
__hex__(...)
x.__hex__() <==> hex(x)
__int__(...)
x.__int__() <==> int(x)
__invert__(...)
x.__invert__() <==> ~x
__le__(...)
x.__le__(y) <==> x<=y
__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__(...)
__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
__setstate__(...)
__str__(...)
x.__str__() <==> str(x)
__sub__(...)
x.__sub__(y) <==> x-y
__truediv__(...)
x.__truediv__(y) <==> x/y
__xor__(...)
x.__xor__(y) <==> x^y
all(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
any(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmax(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmin(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argsort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
astype(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
byteswap(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
choose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
clip(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
compress(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
conj(...)
conjugate(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
copy(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumprod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumsum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
diagonal(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dump(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dumps(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
fill(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
flatten(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
getfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
item(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
itemset(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
max(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
mean(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
min(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
newbyteorder(...)
newbyteorder(new_order='S')
 
Return a new `dtype` with a different byte order.
 
Changes are also made in all fields and sub-arrays of the data type.
 
The `new_order` code can be any from the following:
 
* {'<', 'L'} - little endian
* {'>', 'B'} - big endian
* {'=', 'N'} - native order
* 'S' - swap dtype from current to opposite endian
* {'|', 'I'} - ignore (no change to byte order)
 
Parameters
----------
new_order : str, optional
    Byte order to force; a value from the byte order specifications
    above.  The default value ('S') results in swapping the current
    byte order. The code does a case-insensitive check on the first
    letter of `new_order` for the alternatives above.  For example,
    any of 'B' or 'b' or 'biggish' are valid to specify big-endian.
 
 
Returns
-------
new_dtype : dtype
    New `dtypeobject with the given change to the byte order.
nonzero(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
prod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ptp(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
put(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ravel(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
repeat(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
reshape(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
resize(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
round(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
searchsorted(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setflags(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
squeeze(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
std(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
swapaxes(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
take(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tofile(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tolist(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tostring(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
trace(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
transpose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
var(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
view(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.

Data descriptors inherited from generic:
T
transpose
__array_interface__
Array protocol: Python side
__array_priority__
Array priority.
__array_struct__
Array protocol: struct
base
base object
data
pointer to start of data
dtype
get array data-descriptor
flags
integer value of flags
flat
a 1-d view of scalar
imag
imaginary part of scalar
itemsize
length of one element in bytes
nbytes
length of item in bytes
ndim
number of array dimensions
real
real part of scalar
shape
tuple of array dimensions
size
number of elements in the gentype
strides
tuple of bytes steps in each dimension

 
class chararray(numpy.ndarray)
    chararray(shape, itemsize=1, unicode=False, buffer=None, offset=0,
          strides=None, order=None)
 
Provides a convenient view on arrays of string and unicode values.
 
.. note::
   The `chararray` class exists for backwards compatibility with
   Numarray, it is not recommended for new development. Starting from numpy
   1.4, if one needs arrays of strings, it is recommended to use arrays of
   `dtype` `object_`, `string_` or `unicode_`, and use the free functions
   in the `numpy.char` module for fast vectorized string operations.
 
Versus a regular Numpy array of type `str` or `unicode`, this
class adds the following functionality:
 
  1) values automatically have whitespace removed from the end
     when indexed
 
  2) comparison operators automatically remove whitespace from the
     end when comparing values
 
  3) vectorized string operations are provided as methods
     (e.g. `.endswith`) and infix operators (e.g. ``"+", "*", "%"``)
 
chararrays should be created using `numpy.char.array` or
`numpy.char.asarray`, rather than this constructor directly.
 
This constructor creates the array, using `buffer` (with `offset`
and `strides`) if it is not ``None``. If `buffer` is ``None``, then
constructs a new array with `strides` in "C order", unless both
``len(shape) >= 2`` and ``order='Fortran'``, in which case `strides`
is in "Fortran order".
 
Methods
-------
astype
argsort
copy
count
decode
dump
dumps
encode
endswith
expandtabs
fill
find
flatten
getfield
index
isalnum
isalpha
isdecimal
isdigit
islower
isnumeric
isspace
istitle
isupper
item
join
ljust
lower
lstrip
nonzero
put
ravel
repeat
replace
reshape
resize
rfind
rindex
rjust
rsplit
rstrip
searchsorted
setfield
setflags
sort
split
splitlines
squeeze
startswith
strip
swapaxes
swapcase
take
title
tofile
tolist
tostring
translate
transpose
upper
view
zfill
 
Parameters
----------
shape : tuple
    Shape of the array.
itemsize : int, optional
    Length of each array element, in number of characters. Default is 1.
unicode : bool, optional
    Are the array elements of type unicode (True) or string (False).
    Default is False.
buffer : int, optional
    Memory address of the start of the array data.  Default is None,
    in which case a new array is created.
offset : int, optional
    Fixed stride displacement from the beginning of an axis?
    Default is 0. Needs to be >=0.
strides : array_like of ints, optional
    Strides for the array (see `ndarray.strides` for full description).
    Default is None.
order : {'C', 'F'}, optional
    The order in which the array data is stored in memory: 'C' ->
    "row major" order (the default), 'F' -> "column major"
    (Fortran) order.
 
Examples
--------
>>> charar = np.chararray((3, 3))
>>> charar[:] = 'a'
>>> charar
chararray([['a', 'a', 'a'],
       ['a', 'a', 'a'],
       ['a', 'a', 'a']],
      dtype='|S1')
 
>>> charar = np.chararray(charar.shape, itemsize=5)
>>> charar[:] = 'abc'
>>> charar
chararray([['abc', 'abc', 'abc'],
       ['abc', 'abc', 'abc'],
       ['abc', 'abc', 'abc']],
      dtype='|S5')
 
 
Method resolution order:
chararray
numpy.ndarray
__builtin__.object

Methods defined here:
__add__(self, other)
Return (self + other), that is string concatenation,
element-wise for a pair of array_likes of str or unicode.
 
See also
--------
add
__array_finalize__(self, obj)
__eq__(self, other)
Return (self == other) element-wise.
 
See also
--------
equal
__ge__(self, other)
Return (self >= other) element-wise.
 
See also
--------
greater_equal
__getitem__(self, obj)
__gt__(self, other)
Return (self > other) element-wise.
 
See also
--------
greater
__le__(self, other)
Return (self <= other) element-wise.
 
See also
--------
less_equal
__lt__(self, other)
Return (self < other) element-wise.
 
See also
--------
less
__mod__(self, i)
Return (self % i), that is pre-Python 2.6 string formatting
(iterpolation), element-wise for a pair of array_likes of `string_`
or `unicode_`.
 
See also
--------
mod
__mul__(self, i)
Return (self * i), that is string multiple concatenation,
element-wise.
 
See also
--------
multiply
__ne__(self, other)
Return (self != other) element-wise.
 
See also
--------
not_equal
__radd__(self, other)
Return (other + self), that is string concatenation,
element-wise for a pair of array_likes of `string_` or `unicode_`.
 
See also
--------
add
__rmod__(self, other)
__rmul__(self, i)
Return (self * i), that is string multiple concatenation,
element-wise.
 
See also
--------
multiply
argsort(self, axis=-1, kind='quicksort', order=None)
a.argsort(axis=-1, kind='quicksort', order=None)
 
Returns the indices that would sort this array.
 
Refer to `numpy.argsort` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.argsort : equivalent function
capitalize(self)
Return a copy of `self` with only the first character of each element
capitalized.
 
See also
--------
char.capitalize
center(self, width, fillchar=' ')
Return a copy of `self` with its elements centered in a
string of length `width`.
 
See also
--------
center
count(self, sub, start=0, end=None)
Returns an array with the number of non-overlapping occurrences of
substring `sub` in the range [`start`, `end`].
 
See also
--------
char.count
decode(self, encoding=None, errors=None)
Calls `str.decode` element-wise.
 
See also
--------
char.decode
encode(self, encoding=None, errors=None)
Calls `str.encode` element-wise.
 
See also
--------
char.encode
endswith(self, suffix, start=0, end=None)
Returns a boolean array which is `True` where the string element
in `self` ends with `suffix`, otherwise `False`.
 
See also
--------
char.endswith
expandtabs(self, tabsize=8)
Return a copy of each string element where all tab characters are
replaced by one or more spaces.
 
See also
--------
char.expandtabs
find(self, sub, start=0, end=None)
For each element, return the lowest index in the string where
substring `sub` is found.
 
See also
--------
char.find
index(self, sub, start=0, end=None)
Like `find`, but raises `ValueError` when the substring is not found.
 
See also
--------
char.index
isalnum(self)
Returns true for each element if all characters in the string
are alphanumeric and there is at least one character, false
otherwise.
 
See also
--------
char.isalnum
isalpha(self)
Returns true for each element if all characters in the string
are alphabetic and there is at least one character, false
otherwise.
 
See also
--------
char.isalpha
isdecimal(self)
For each element in `self`, return True if there are only
decimal characters in the element.
 
See also
--------
char.isdecimal
isdigit(self)
Returns true for each element if all characters in the string are
digits and there is at least one character, false otherwise.
 
See also
--------
char.isdigit
islower(self)
Returns true for each element if all cased characters in the
string are lowercase and there is at least one cased character,
false otherwise.
 
See also
--------
char.islower
isnumeric(self)
For each element in `self`, return True if there are only
numeric characters in the element.
 
See also
--------
char.isnumeric
isspace(self)
Returns true for each element if there are only whitespace
characters in the string and there is at least one character,
false otherwise.
 
See also
--------
char.isspace
istitle(self)
Returns true for each element if the element is a titlecased
string and there is at least one character, false otherwise.
 
See also
--------
char.istitle
isupper(self)
Returns true for each element if all cased characters in the
string are uppercase and there is at least one character, false
otherwise.
 
See also
--------
char.isupper
join(self, seq)
Return a string which is the concatenation of the strings in the
sequence `seq`.
 
See also
--------
char.join
ljust(self, width, fillchar=' ')
Return an array with the elements of `self` left-justified in a
string of length `width`.
 
See also
--------
char.ljust
lower(self)
Return an array with the elements of `self` converted to
lowercase.
 
See also
--------
char.lower
lstrip(self, chars=None)
For each element in `self`, return a copy with the leading characters
removed.
 
See also
--------
char.lstrip
partition(self, sep)
Partition each element in `self` around `sep`.
 
See also
--------
partition
replace(self, old, new, count=None)
For each element in `self`, return a copy of the string with all
occurrences of substring `old` replaced by `new`.
 
See also
--------
char.replace
rfind(self, sub, start=0, end=None)
For each element in `self`, return the highest index in the string
where substring `sub` is found, such that `sub` is contained
within [`start`, `end`].
 
See also
--------
char.rfind
rindex(self, sub, start=0, end=None)
Like `rfind`, but raises `ValueError` when the substring `sub` is
not found.
 
See also
--------
char.rindex
rjust(self, width, fillchar=' ')
Return an array with the elements of `self`
right-justified in a string of length `width`.
 
See also
--------
char.rjust
rpartition(self, sep)
Partition each element in `self` around `sep`.
 
See also
--------
rpartition
rsplit(self, sep=None, maxsplit=None)
For each element in `self`, return a list of the words in
the string, using `sep` as the delimiter string.
 
See also
--------
char.rsplit
rstrip(self, chars=None)
For each element in `self`, return a copy with the trailing
characters removed.
 
See also
--------
char.rstrip
split(self, sep=None, maxsplit=None)
For each element in `self`, return a list of the words in the
string, using `sep` as the delimiter string.
 
See also
--------
char.split
splitlines(self, keepends=None)
For each element in `self`, return a list of the lines in the
element, breaking at line boundaries.
 
See also
--------
char.splitlines
startswith(self, prefix, start=0, end=None)
Returns a boolean array which is `True` where the string element
in `self` starts with `prefix`, otherwise `False`.
 
See also
--------
char.startswith
strip(self, chars=None)
For each element in `self`, return a copy with the leading and
trailing characters removed.
 
See also
--------
char.strip
swapcase(self)
For each element in `self`, return a copy of the string with
uppercase characters converted to lowercase and vice versa.
 
See also
--------
char.swapcase
title(self)
For each element in `self`, return a titlecased version of the
string: words start with uppercase characters, all remaining cased
characters are lowercase.
 
See also
--------
char.title
translate(self, table, deletechars=None)
For each element in `self`, return a copy of the string where
all characters occurring in the optional argument
`deletechars` are removed, and the remaining characters have
been mapped through the given translation table.
 
See also
--------
char.translate
upper(self)
Return an array with the elements of `self` converted to
uppercase.
 
See also
--------
char.upper
zfill(self, width)
Return the numeric string left-filled with zeros in a string of
length `width`.
 
See also
--------
char.zfill

Static methods defined here:
__new__(subtype, shape, itemsize=1, unicode=False, buffer=None, offset=0, strides=None, order='C')

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

Methods inherited from numpy.ndarray:
__abs__(...)
x.__abs__() <==> abs(x)
__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_prepare__(...)
a.__array_prepare__(obj) -> Object of same type as ndarray object obj.
__array_wrap__(...)
a.__array_wrap__(obj) -> Object of same type as ndarray object a.
__contains__(...)
x.__contains__(y) <==> y in x
__copy__(...)
a.__copy__([order])
 
Return a copy of the array.
 
Parameters
----------
order : {'C', 'F', 'A'}, optional
    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 the array already is 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)
__float__(...)
x.__float__() <==> float(x)
__floordiv__(...)
x.__floordiv__(y) <==> x//y
__getslice__(...)
x.__getslice__(i, j) <==> x[i:j]
 
Use of negative indices is not supported.
__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
__iter__(...)
x.__iter__() <==> iter(x)
__itruediv__(...)
x.__itruediv__(y) <==> x/=y
__ixor__(...)
x.__ixor__(y) <==> x^=y
__len__(...)
x.__len__() <==> len(x)
__long__(...)
x.__long__() <==> long(x)
__lshift__(...)
x.__lshift__(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])
__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
__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, dtype, isfortran, rawdata)
 
For unpickling.
 
Parameters
----------
version : int
    optional pickle version. If omitted defaults to 0.
shape : tuple
dtype : data-type
isFortran : bool
rawdata : string or list
    a binary string with the data (or a list if 'a' is an object array)
__str__(...)
x.__str__() <==> str(x)
__sub__(...)
x.__sub__(y) <==> x-y
__truediv__(...)
x.__truediv__(y) <==> x/y
__xor__(...)
x.__xor__(y) <==> x^y
all(...)
a.all(axis=None, out=None)
 
Returns True if all elements evaluate to True.
 
Refer to `numpy.all` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.all : equivalent function
any(...)
a.any(axis=None, out=None)
 
Returns True if any of the elements of `a` evaluate to True.
 
Refer to `numpy.any` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.any : equivalent function
argmax(...)
a.argmax(axis=None, out=None)
 
Return indices of the maximum values along the given axis.
 
Refer to `numpy.argmax` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.argmax : equivalent function
argmin(...)
a.argmin(axis=None, out=None)
 
Return indices of the minimum values along the given axis of `a`.
 
Refer to `numpy.argmin` for detailed documentation.
 
See Also
--------
numpy.argmin : equivalent function
argpartition(...)
a.argpartition(kth, axis=-1, kind='quickselect', order=None)
 
Returns the indices that would partition this array.
 
Refer to `numpy.argpartition` for full documentation.
 
.. versionadded:: 1.8.0
 
See Also
--------
numpy.argpartition : equivalent function
astype(...)
a.astype(dtype, order='K', casting='unsafe', subok=True, copy=True)
 
Copy of the array, cast to a specified type.
 
Parameters
----------
dtype : str or dtype
    Typecode or data-type to which the array is cast.
order : {'C', 'F', 'A', 'K'}, optional
    Controls the memory layout order of the result.
    'C' means C order, 'F' means Fortran order, 'A'
    means 'F' order if all the arrays are Fortran contiguous,
    'C' order otherwise, and 'K' means as close to the
    order the array elements appear in memory as possible.
    Default is 'K'.
casting : {'no', 'equiv', 'safe', 'same_kind', 'unsafe'}, optional
    Controls what kind of data casting may occur. Defaults to 'unsafe'
    for backwards compatibility.
 
      * 'no' means the data types should not be cast at all.
      * 'equiv' means only byte-order changes are allowed.
      * 'safe' means only casts which can preserve values are allowed.
      * 'same_kind' means only safe casts or casts within a kind,
        like float64 to float32, are allowed.
      * 'unsafe' means any data conversions may be done.
subok : bool, optional
    If True, then sub-classes will be passed-through (default), otherwise
    the returned array will be forced to be a base-class array.
copy : bool, optional
    By default, astype always returns a newly allocated array. If this
    is set to false, and the `dtype`, `order`, and `subok`
    requirements are satisfied, the input array is returned instead
    of a copy.
 
Returns
-------
arr_t : ndarray
    Unless `copy` is False and the other conditions for returning the input
    array are satisfied (see description for `copy` input paramter), `arr_t`
    is a new array of the same shape as the input array, with dtype, order
    given by `dtype`, `order`.
 
Raises
------
ComplexWarning
    When casting from complex to float or int. To avoid this,
    one should use ``a.real.astype(t)``.
 
Examples
--------
>>> x = np.array([1, 2, 2.5])
>>> x
array([ 1. ,  2. ,  2.5])
 
>>> x.astype(int)
array([1, 2, 2])
byteswap(...)
a.byteswap(inplace)
 
Swap the bytes of the array elements
 
Toggle between low-endian and big-endian data representation by
returning a byteswapped array, optionally swapped in-place.
 
Parameters
----------
inplace : bool, optional
    If ``True``, swap bytes in-place, default is ``False``.
 
Returns
-------
out : ndarray
    The byteswapped array. If `inplace` is ``True``, this is
    a view to self.
 
Examples
--------
>>> A = np.array([1, 256, 8755], dtype=np.int16)
>>> map(hex, A)
['0x1', '0x100', '0x2233']
>>> A.byteswap(True)
array([  256,     1, 13090], dtype=int16)
>>> map(hex, A)
['0x100', '0x1', '0x3322']
 
Arrays of strings are not swapped
 
>>> A = np.array(['ceg', 'fac'])
>>> A.byteswap()
array(['ceg', 'fac'],
      dtype='|S3')
choose(...)
a.choose(choices, out=None, mode='raise')
 
Use an index array to construct a new array from a set of choices.
 
Refer to `numpy.choose` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.choose : equivalent function
clip(...)
a.clip(a_min, a_max, out=None)
 
Return an array whose values are limited to ``[a_min, a_max]``.
 
Refer to `numpy.clip` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.clip : equivalent function
compress(...)
a.compress(condition, axis=None, out=None)
 
Return selected slices of this array along given axis.
 
Refer to `numpy.compress` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.compress : equivalent function
conj(...)
a.conj()
 
Complex-conjugate all elements.
 
Refer to `numpy.conjugate` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.conjugate : equivalent function
conjugate(...)
a.conjugate()
 
Return the complex conjugate, element-wise.
 
Refer to `numpy.conjugate` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.conjugate : equivalent function
copy(...)
a.copy(order='C')
 
Return a copy of the array.
 
Parameters
----------
order : {'C', 'F', 'A', 'K'}, optional
    Controls the memory layout of the copy. 'C' means C-order,
    'F' means F-order, 'A' means 'F' if `a` is Fortran contiguous,
    'C' otherwise. 'K' means match the layout of `a` as closely
    as possible. (Note that this function and :func:numpy.copy are very
    similar, but have different default values for their order=
    arguments.)
 
See also
--------
numpy.copy
numpy.copyto
 
Examples
--------
>>> x = np.array([[1,2,3],[4,5,6]], order='F')
 
>>> y = x.copy()
 
>>> x.fill(0)
 
>>> x
array([[0, 0, 0],
       [0, 0, 0]])
 
>>> y
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]])
 
>>> y.flags['C_CONTIGUOUS']
True
cumprod(...)
a.cumprod(axis=None, dtype=None, out=None)
 
Return the cumulative product of the elements along the given axis.
 
Refer to `numpy.cumprod` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.cumprod : equivalent function
cumsum(...)
a.cumsum(axis=None, dtype=None, out=None)
 
Return the cumulative sum of the elements along the given axis.
 
Refer to `numpy.cumsum` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.cumsum : equivalent function
diagonal(...)
a.diagonal(offset=0, axis1=0, axis2=1)
 
Return specified diagonals.
 
Refer to :func:`numpy.diagonal` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.diagonal : equivalent function
dot(...)
a.dot(b, out=None)
 
Dot product of two arrays.
 
Refer to `numpy.dot` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.dot : equivalent function
 
Examples
--------
>>> a = np.eye(2)
>>> b = np.ones((2, 2)) * 2
>>> a.dot(b)
array([[ 2.,  2.],
       [ 2.,  2.]])
 
This array method can be conveniently chained:
 
>>> a.dot(b).dot(b)
array([[ 8.,  8.],
       [ 8.,  8.]])
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.
 
Parameters
----------
file : str
    A 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.
 
Parameters
----------
None
fill(...)
a.fill(value)
 
Fill the array with a scalar value.
 
Parameters
----------
value : scalar
    All elements of `a` will be assigned this value.
 
Examples
--------
>>> a = np.array([1, 2])
>>> a.fill(0)
>>> a
array([0, 0])
>>> a = np.empty(2)
>>> a.fill(1)
>>> a
array([ 1.,  1.])
flatten(...)
a.flatten(order='C')
 
Return a copy of the array collapsed into one dimension.
 
Parameters
----------
order : {'C', 'F', 'A'}, optional
    Whether to flatten in C (row-major), Fortran (column-major) order,
    or preserve the C/Fortran ordering from `a`.
    The default is 'C'.
 
Returns
-------
y : ndarray
    A copy of the input array, flattened to one dimension.
 
See Also
--------
ravel : Return a flattened array.
flat : A 1-D flat iterator over the array.
 
Examples
--------
>>> a = np.array([[1,2], [3,4]])
>>> a.flatten()
array([1, 2, 3, 4])
>>> a.flatten('F')
array([1, 3, 2, 4])
getfield(...)
a.getfield(dtype, offset=0)
 
Returns a field of the given array as a certain type.
 
A field is a view of the array data with a given data-type. The values in
the view are determined by the given type and the offset into the current
array in bytes. The offset needs to be such that the view dtype fits in the
array dtype; for example an array of dtype complex128 has 16-byte elements.
If taking a view with a 32-bit integer (4 bytes), the offset needs to be
between 0 and 12 bytes.
 
Parameters
----------
dtype : str or dtype
    The data type of the view. The dtype size of the view can not be larger
    than that of the array itself.
offset : int
    Number of bytes to skip before beginning the element view.
 
Examples
--------
>>> x = np.diag([1.+1.j]*2)
>>> x[1, 1] = 2 + 4.j
>>> x
array([[ 1.+1.j,  0.+0.j],
       [ 0.+0.j,  2.+4.j]])
>>> x.getfield(np.float64)
array([[ 1.,  0.],
       [ 0.,  2.]])
 
By choosing an offset of 8 bytes we can select the complex part of the
array for our view:
 
>>> x.getfield(np.float64, offset=8)
array([[ 1.,  0.],
   [ 0.,  4.]])
item(...)
a.item(*args)
 
Copy an element of an array to a standard Python scalar and return it.
 
Parameters
----------
\*args : Arguments (variable number and type)
 
    * none: in this case, the method only works for arrays
      with one element (`a.size == 1`), which element is
      copied into a standard Python scalar object and returned.
 
    * int_type: this argument is interpreted as a flat index into
      the array, specifying which element to copy and return.
 
    * tuple of int_types: functions as does a single int_type argument,
      except that the argument is interpreted as an nd-index into the
      array.
 
Returns
-------
z : Standard Python scalar object
    A copy of the specified element of the array as a suitable
    Python scalar
 
Notes
-----
When the data type of `a` is longdouble or clongdoubleitem() returns
a scalar array object because there is no available Python scalar that
would not lose information. Void arrays return a buffer object for item(),
unless fields are defined, in which case a tuple is returned.
 
`item` is very similar to a[args], except, instead of an array scalar,
a standard Python scalar is returned. This can be useful for speeding up
access to elements of the array and doing arithmetic on elements of the
array using Python's optimized math.
 
Examples
--------
>>> x = np.random.randint(9, size=(3, 3))
>>> x
array([[3, 1, 7],
       [2, 8, 3],
       [8, 5, 3]])
>>> x.item(3)
2
>>> x.item(7)
5
>>> x.item((0, 1))
1
>>> x.item((2, 2))
3
itemset(...)
a.itemset(*args)
 
Insert scalar into an array (scalar is cast to array's dtype, if possible)
 
There must be at least 1 argument, and define the last argument
as *item*.  Then, ``a.itemset(*args)`` is equivalent to but faster
than ``a[args] = item``.  The item should be a scalar value and `args`
must select a single item in the array `a`.
 
Parameters
----------
\*args : Arguments
    If one argument: a scalar, only used in case `a` is of size 1.
    If two arguments: the last argument is the value to be set
    and must be a scalar, the first argument specifies a single array
    element location. It is either an int or a tuple.
 
Notes
-----
Compared to indexing syntax, `itemset` provides some speed increase
for placing a scalar into a particular location in an `ndarray`,
if you must do this.  However, generally this is discouraged:
among other problems, it complicates the appearance of the code.
Also, when using `itemset` (and `item`) inside a loop, be sure
to assign the methods to a local variable to avoid the attribute
look-up at each loop iteration.
 
Examples
--------
>>> x = np.random.randint(9, size=(3, 3))
>>> x
array([[3, 1, 7],
       [2, 8, 3],
       [8, 5, 3]])
>>> x.itemset(4, 0)
>>> x.itemset((2, 2), 9)
>>> x
array([[3, 1, 7],
       [2, 0, 3],
       [8, 5, 9]])
max(...)
a.max(axis=None, out=None)
 
Return the maximum along a given axis.
 
Refer to `numpy.amax` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.amax : equivalent function
mean(...)
a.mean(axis=None, dtype=None, out=None)
 
Returns the average of the array elements along given axis.
 
Refer to `numpy.mean` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.mean : equivalent function
min(...)
a.min(axis=None, out=None)
 
Return the minimum along a given axis.
 
Refer to `numpy.amin` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.amin : equivalent function
newbyteorder(...)
arr.newbyteorder(new_order='S')
 
Return the array with the same data viewed with a different byte order.
 
Equivalent to::
 
    arr.view(arr.dtype.newbytorder(new_order))
 
Changes are also made in all fields and sub-arrays of the array data
type.
 
 
 
Parameters
----------
new_order : string, optional
    Byte order to force; a value from the byte order specifications
    above. `new_order` codes can be any of::
 
     * 'S' - swap dtype from current to opposite endian
     * {'<', 'L'} - little endian
     * {'>', 'B'} - big endian
     * {'=', 'N'} - native order
     * {'|', 'I'} - ignore (no change to byte order)
 
    The default value ('S') results in swapping the current
    byte order. The code does a case-insensitive check on the first
    letter of `new_order` for the alternatives above.  For example,
    any of 'B' or 'b' or 'biggish' are valid to specify big-endian.
 
 
Returns
-------
new_arr : array
    New array object with the dtype reflecting given change to the
    byte order.
nonzero(...)
a.nonzero()
 
Return the indices of the elements that are non-zero.
 
Refer to `numpy.nonzero` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.nonzero : equivalent function
prod(...)
a.prod(axis=None, dtype=None, out=None)
 
Return the product of the array elements over the given axis
 
Refer to `numpy.prod` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.prod : equivalent function
ptp(...)
a.ptp(axis=None, out=None)
 
Peak to peak (maximum - minimum) value along a given axis.
 
Refer to `numpy.ptp` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.ptp : equivalent function
put(...)
a.put(indices, values, mode='raise')
 
Set ``a.flat[n] = values[n]`` for all `n` in indices.
 
Refer to `numpy.put` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.put : equivalent function
ravel(...)
a.ravel([order])
 
Return a flattened array.
 
Refer to `numpy.ravel` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.ravel : equivalent function
 
ndarray.flat : a flat iterator on the array.
repeat(...)
a.repeat(repeats, axis=None)
 
Repeat elements of an array.
 
Refer to `numpy.repeat` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.repeat : equivalent function
reshape(...)
a.reshape(shape, order='C')
 
Returns an array containing the same data with a new shape.
 
Refer to `numpy.reshape` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.reshape : equivalent function
resize(...)
a.resize(new_shape, refcheck=True)
 
Change shape and size of array in-place.
 
Parameters
----------
new_shape : tuple of ints, or `n` ints
    Shape of resized array.
refcheck : bool, optional
    If False, reference count will not be checked. Default is True.
 
Returns
-------
None
 
Raises
------
ValueError
    If `a` does not own its own data or references or views to it exist,
    and the data memory must be changed.
 
SystemError
    If the `order` keyword argument is specified. This behaviour is a
    bug in NumPy.
 
See Also
--------
resize : Return a new array with the specified shape.
 
Notes
-----
This reallocates space for the data area if necessary.
 
Only contiguous arrays (data elements consecutive in memory) can be
resized.
 
The purpose of the reference count check is to make sure you
do not use this array as a buffer for another Python object and then
reallocate the memory. However, reference counts can increase in
other ways so if you are sure that you have not shared the memory
for this array with another Python object, then you may safely set
`refcheck` to False.
 
Examples
--------
Shrinking an array: array is flattened (in the order that the data are
stored in memory), resized, and reshaped:
 
>>> a = np.array([[0, 1], [2, 3]], order='C')
>>> a.resize((2, 1))
>>> a
array([[0],
       [1]])
 
>>> a = np.array([[0, 1], [2, 3]], order='F')
>>> a.resize((2, 1))
>>> a
array([[0],
       [2]])
 
Enlarging an array: as above, but missing entries are filled with zeros:
 
>>> b = np.array([[0, 1], [2, 3]])
>>> b.resize(2, 3) # new_shape parameter doesn't have to be a tuple
>>> b
array([[0, 1, 2],
       [3, 0, 0]])
 
Referencing an array prevents resizing...
 
>>> c = a
>>> a.resize((1, 1))
Traceback (most recent call last):
...
ValueError: cannot resize an array that has been referenced ...
 
Unless `refcheck` is False:
 
>>> a.resize((1, 1), refcheck=False)
>>> a
array([[0]])
>>> c
array([[0]])
round(...)
a.round(decimals=0, out=None)
 
Return `a` with each element rounded to the given number of decimals.
 
Refer to `numpy.around` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.around : equivalent function
searchsorted(...)
a.searchsorted(v, side='left', sorter=None)
 
Find indices where elements of v should be inserted in a to maintain order.
 
For full documentation, see `numpy.searchsorted`
 
See Also
--------
numpy.searchsorted : equivalent function
setfield(...)
a.setfield(val, dtype, offset=0)
 
Put a value into a specified place in a field defined by a data-type.
 
Place `val` into `a`'s field defined by `dtype` and beginning `offset`
bytes into the field.
 
Parameters
----------
val : object
    Value to be placed in field.
dtype : dtype object
    Data-type of the field in which to place `val`.
offset : int, optional
    The number of bytes into the field at which to place `val`.
 
Returns
-------
None
 
See Also
--------
getfield
 
Examples
--------
>>> x = np.eye(3)
>>> x.getfield(np.float64)
array([[ 1.,  0.,  0.],
       [ 0.,  1.,  0.],
       [ 0.,  0.,  1.]])
>>> x.setfield(3, np.int32)
>>> x.getfield(np.int32)
array([[3, 3, 3],
       [3, 3, 3],
       [3, 3, 3]])
>>> x
array([[  1.00000000e+000,   1.48219694e-323,   1.48219694e-323],
       [  1.48219694e-323,   1.00000000e+000,   1.48219694e-323],
       [  1.48219694e-323,   1.48219694e-323,   1.00000000e+000]])
>>> x.setfield(np.eye(3), np.int32)
>>> x
array([[ 1.,  0.,  0.],
       [ 0.,  1.,  0.],
       [ 0.,  0.,  1.]])
setflags(...)
a.setflags(write=None, align=None, uic=None)
 
Set array flags WRITEABLE, ALIGNED, and UPDATEIFCOPY, respectively.
 
These Boolean-valued flags affect how numpy interprets the memory
area used by `a` (see Notes below). The ALIGNED flag can only
be set to True if the data is actually aligned according to the type.
The UPDATEIFCOPY flag can never be set to True. The flag WRITEABLE
can only be set to True if the array owns its own memory, or the
ultimate owner of the memory exposes a writeable buffer interface,
or is a string. (The exception for string is made so that unpickling
can be done without copying memory.)
 
Parameters
----------
write : bool, optional
    Describes whether or not `a` can be written to.
align : bool, optional
    Describes whether or not `a` is aligned properly for its type.
uic : bool, optional
    Describes whether or not `a` is a copy of another "base" array.
 
Notes
-----
Array flags provide information about how the memory area used
for the array is to be interpreted. There are 6 Boolean flags
in use, only three of which can be changed by the user:
UPDATEIFCOPY, WRITEABLE, and ALIGNED.
 
WRITEABLE (W) the data area can be written to;
 
ALIGNED (A) the data and strides are aligned appropriately for the hardware
(as determined by the compiler);
 
UPDATEIFCOPY (U) this array is a copy of some other array (referenced
by .base). When this array is deallocated, the base array will be
updated with the contents of this array.
 
All flags can be accessed using their first (upper case) letter as well
as the full name.
 
Examples
--------
>>> y
array([[3, 1, 7],
       [2, 0, 0],
       [8, 5, 9]])
>>> y.flags
  C_CONTIGUOUS : True
  F_CONTIGUOUS : False
  OWNDATA : True
  WRITEABLE : True
  ALIGNED : True
  UPDATEIFCOPY : False
>>> y.setflags(write=0, align=0)
>>> y.flags
  C_CONTIGUOUS : True
  F_CONTIGUOUS : False
  OWNDATA : True
  WRITEABLE : False
  ALIGNED : False
  UPDATEIFCOPY : False
>>> y.setflags(uic=1)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: cannot set UPDATEIFCOPY flag to True
sort(...)
a.sort(axis=-1, kind='quicksort', order=None)
 
Sort an array, in-place.
 
Parameters
----------
axis : int, optional
    Axis along which to sort. Default is -1, which means sort along the
    last axis.
kind : {'quicksort', 'mergesort', 'heapsort'}, optional
    Sorting algorithm. Default is 'quicksort'.
order : list, optional
    When `a` is an array with fields defined, this argument specifies
    which fields to compare first, second, etc.  Not all fields need be
    specified.
 
See Also
--------
numpy.sort : Return a sorted copy of an array.
argsort : Indirect sort.
lexsort : Indirect stable sort on multiple keys.
searchsorted : Find elements in sorted array.
partition: Partial sort.
 
Notes
-----
See ``sort`` for notes on the different sorting algorithms.
 
Examples
--------
>>> a = np.array([[1,4], [3,1]])
>>> a.sort(axis=1)
>>> a
array([[1, 4],
       [1, 3]])
>>> a.sort(axis=0)
>>> a
array([[1, 3],
       [1, 4]])
 
Use the `order` keyword to specify a field to use when sorting a
structured array:
 
>>> a = np.array([('a', 2), ('c', 1)], dtype=[('x', 'S1'), ('y', int)])
>>> a.sort(order='y')
>>> a
array([('c', 1), ('a', 2)],
      dtype=[('x', '|S1'), ('y', '<i4')])
squeeze(...)
a.squeeze(axis=None)
 
Remove single-dimensional entries from the shape of `a`.
 
Refer to `numpy.squeeze` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.squeeze : equivalent function
std(...)
a.std(axis=None, dtype=None, out=None, ddof=0)
 
Returns the standard deviation of the array elements along given axis.
 
Refer to `numpy.std` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.std : equivalent function
sum(...)
a.sum(axis=None, dtype=None, out=None)
 
Return the sum of the array elements over the given axis.
 
Refer to `numpy.sum` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.sum : equivalent function
swapaxes(...)
a.swapaxes(axis1, axis2)
 
Return a view of the array with `axis1` and `axis2` interchanged.
 
Refer to `numpy.swapaxes` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.swapaxes : equivalent function
take(...)
a.take(indices, axis=None, out=None, mode='raise')
 
Return an array formed from the elements of `a` at the given indices.
 
Refer to `numpy.take` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.take : equivalent function
tofile(...)
a.tofile(fid, sep="", format="%s")
 
Write array to a file as text or binary (default).
 
Data is always written in 'C' order, independent of the order of `a`.
The data produced by this method can be recovered using the function
fromfile().
 
Parameters
----------
fid : file or str
    An open file object, or a string containing a filename.
sep : str
    Separator between array items for text output.
    If "" (empty), a binary file is written, equivalent to
    ``file.write(a.tostring())``.
format : str
    Format string for text file output.
    Each entry in the array is formatted to text by first converting
    it to the closest Python type, and then using "format" % item.
 
Notes
-----
This is a convenience function for quick storage of array data.
Information on endianness 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 endianness. Some of these problems can be overcome
by outputting the data as text files, at the expense of speed and file
size.
tolist(...)
a.tolist()
 
Return the array as a (possibly nested) list.
 
Return a copy of the array data as a (nested) Python list.
Data items are converted to the nearest compatible Python type.
 
Parameters
----------
none
 
Returns
-------
y : list
    The possibly nested list of array elements.
 
Notes
-----
The array may be recreated, ``a = np.array(a.tolist())``.
 
Examples
--------
>>> a = np.array([1, 2])
>>> a.tolist()
[1, 2]
>>> a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
>>> list(a)
[array([1, 2]), array([3, 4])]
>>> a.tolist()
[[1, 2], [3, 4]]
tostring(...)
a.tostring(order='C')
 
Construct a Python string containing the raw data bytes in the array.
 
Constructs a Python string showing a copy of the raw contents of
data memory. The string can be produced in either 'C' or 'Fortran',
or 'Any' order (the default is 'C'-order). 'Any' order means C-order
unless the F_CONTIGUOUS flag in the array is set, in which case it
means 'Fortran' order.
 
Parameters
----------
order : {'C', 'F', None}, optional
    Order of the data for multidimensional arrays:
    C, Fortran, or the same as for the original array.
 
Returns
-------
s : str
    A Python string exhibiting a copy of `a`'s raw data.
 
Examples
--------
>>> x = np.array([[0, 1], [2, 3]])
>>> x.tostring()
'\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00'
>>> x.tostring('C') == x.tostring()
True
>>> x.tostring('F')
'\x00\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00\x01\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00'
trace(...)
a.trace(offset=0, axis1=0, axis2=1, dtype=None, out=None)
 
Return the sum along diagonals of the array.
 
Refer to `numpy.trace` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.trace : equivalent function
transpose(...)
a.transpose(*axes)
 
Returns a view of the array with axes transposed.
 
For a 1-D array, this has no effect. (To change between column and
row vectors, first cast the 1-D array into a matrix object.)
For a 2-D array, this is the usual matrix transpose.
For an n-D array, if axes are given, their order indicates how the
axes are permuted (see Examples). If axes are not provided and
``a.shape = (i[0], i[1], ... i[n-2], i[n-1])``, then
``a.transpose().shape = (i[n-1], i[n-2], ... i[1], i[0])``.
 
Parameters
----------
axes : None, tuple of ints, or `n` ints
 
 * None or no argument: reverses the order of the axes.
 
 * tuple of ints: `i` in the `j`-th place in the tuple means `a`'s
   `i`-th axis becomes `a.transpose()`'s `j`-th axis.
 
 * `n` ints: same as an n-tuple of the same ints (this form is
   intended simply as a "convenience" alternative to the tuple form)
 
Returns
-------
out : ndarray
    View of `a`, with axes suitably permuted.
 
See Also
--------
ndarray.T : Array property returning the array transposed.
 
Examples
--------
>>> a = np.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, ddof=0)
 
Returns the variance of the array elements, along given axis.
 
Refer to `numpy.var` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.var : equivalent function
view(...)
a.view(dtype=None, type=None)
 
New view of array with the same data.
 
Parameters
----------
dtype : data-type or ndarray sub-class, optional
    Data-type descriptor of the returned view, e.g., float32 or int16. The
    default, None, results in the view having the same data-type as `a`.
    This argument can also be specified as an ndarray sub-class, which
    then specifies the type of the returned object (this is equivalent to
    setting the ``type`` parameter).
type : Python type, optional
    Type of the returned view, e.g., ndarray or matrix.  Again, the
    default None results in type preservation.
 
Notes
-----
``a.view()`` is used two different ways:
 
``a.view(some_dtype)`` or ``a.view(dtype=some_dtype)`` constructs a view
of the array's memory with a different data-type.  This can cause a
reinterpretation of the bytes of memory.
 
``a.view(ndarray_subclass)`` or ``a.view(type=ndarray_subclass)`` just
returns an instance of `ndarray_subclass` that looks at the same array
(same shape, dtype, etc.)  This does not cause a reinterpretation of the
memory.
 
For ``a.view(some_dtype)``, if ``some_dtype`` has a different number of
bytes per entry than the previous dtype (for example, converting a
regular array to a structured array), then the behavior of the view
cannot be predicted just from the superficial appearance of ``a`` (shown
by ``print(a)``). It also depends on exactly how ``a`` is stored in
memory. Therefore if ``a`` is C-ordered versus fortran-ordered, versus
defined as a slice or transpose, etc., the view may give different
results.
 
 
Examples
--------
>>> x = np.array([(1, 2)], dtype=[('a', np.int8), ('b', np.int8)])
 
Viewing array data using a different type and dtype:
 
>>> y = x.view(dtype=np.int16, type=np.matrix)
>>> y
matrix([[513]], dtype=int16)
>>> print type(y)
<class 'numpy.matrixlib.defmatrix.matrix'>
 
Creating a view on a structured array so it can be used in calculations
 
>>> x = np.array([(1, 2),(3,4)], dtype=[('a', np.int8), ('b', np.int8)])
>>> xv = x.view(dtype=np.int8).reshape(-1,2)
>>> xv
array([[1, 2],
       [3, 4]], dtype=int8)
>>> xv.mean(0)
array([ 2.,  3.])
 
Making changes to the view changes the underlying array
 
>>> xv[0,1] = 20
>>> print x
[(1, 20) (3, 4)]
 
Using a view to convert an array to a record array:
 
>>> z = x.view(np.recarray)
>>> z.a
array([1], dtype=int8)
 
Views share data:
 
>>> x[0] = (9, 10)
>>> z[0]
(9, 10)
 
Views that change the dtype size (bytes per entry) should normally be
avoided on arrays defined by slices, transposes, fortran-ordering, etc.:
 
>>> x = np.array([[1,2,3],[4,5,6]], dtype=np.int16)
>>> y = x[:, 0:2]
>>> y
array([[1, 2],
       [4, 5]], dtype=int16)
>>> y.view(dtype=[('width', np.int16), ('length', np.int16)])
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: new type not compatible with array.
>>> z = y.copy()
>>> z.view(dtype=[('width', np.int16), ('length', np.int16)])
array([[(1, 2)],
       [(4, 5)]], dtype=[('width', '<i2'), ('length', '<i2')])

Data descriptors inherited from numpy.ndarray:
T
Same as self.transpose(), except that self is returned if
self.ndim < 2.
 
Examples
--------
>>> x = np.array([[1.,2.],[3.,4.]])
>>> x
array([[ 1.,  2.],
       [ 3.,  4.]])
>>> x.T
array([[ 1.,  3.],
       [ 2.,  4.]])
>>> x = np.array([1.,2.,3.,4.])
>>> x
array([ 1.,  2.,  3.,  4.])
>>> x.T
array([ 1.,  2.,  3.,  4.])
__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.
 
Examples
--------
The base of an array that owns its memory is None:
 
>>> x = np.array([1,2,3,4])
>>> x.base is None
True
 
Slicing creates a view, whose memory is shared with x:
 
>>> y = x[2:]
>>> y.base is x
True
ctypes
An object to simplify the interaction of the array with the ctypes
module.
 
This attribute creates an object that makes it easier to use arrays
when calling shared libraries with the ctypes module. The returned
object has, among others, data, shape, and strides attributes (see
Notes below) which themselves return ctypes objects that can be used
as arguments to a shared library.
 
Parameters
----------
None
 
Returns
-------
c : Python object
    Possessing attributes data, shape, strides, etc.
 
See Also
--------
numpy.ctypeslib
 
Notes
-----
Below are the public attributes of this object which were documented
in "Guide to NumPy" (we have omitted undocumented public attributes,
as well as documented private attributes):
 
* data: A pointer to the memory area of the array as a Python integer.
  This memory area may contain data that is not aligned, or not in correct
  byte-order. The memory area may not even be writeable. The array
  flags and data-type of this array should be respected when passing this
  attribute to arbitrary C-code to avoid trouble that can include Python
  crashing. User Beware! The value of this attribute is exactly the same
  as self._array_interface_['data'][0].
 
* shape (c_intp*self.ndim): A ctypes array of length self.ndim where
  the basetype is the C-integer corresponding to dtype('p') on this
  platform. This base-type could be c_int, c_long, or c_longlong
  depending on the platform. The c_intp type is defined accordingly in
  numpy.ctypeslib. The ctypes array contains the shape of the underlying
  array.
 
* strides (c_intp*self.ndim): A ctypes array of length self.ndim where
  the basetype is the same as for the shape attribute. This ctypes array
  contains the strides information from the underlying array. This strides
  information is important for showing how many bytes must be jumped to
  get to the next element in the array.
 
* data_as(obj): Return the data pointer cast to a particular c-types object.
  For example, calling self._as_parameter_ is equivalent to
  self.data_as(ctypes.c_void_p). Perhaps you want to use the data as a
  pointer to a ctypes array of floating-point data:
  self.data_as(ctypes.POINTER(ctypes.c_double)).
 
* shape_as(obj): Return the shape tuple as an array of some other c-types
  type. For example: self.shape_as(ctypes.c_short).
 
* strides_as(obj): Return the strides tuple as an array of some other
  c-types type. For example: self.strides_as(ctypes.c_longlong).
 
Be careful using the ctypes attribute - especially on temporary
arrays or arrays constructed on the fly. For example, calling
``(a+b).ctypes.data_as(ctypes.c_void_p)`` returns a pointer to memory
that is invalid because the array created as (a+b) is deallocated
before the next Python statement. You can avoid this problem using
either ``c=a+b`` or ``ct=(a+b).ctypes``. In the latter case, ct will
hold a reference to the array until ct is deleted or re-assigned.
 
If the ctypes module is not available, then the ctypes attribute
of array objects still returns something useful, but ctypes objects
are not returned and errors may be raised instead. In particular,
the object will still have the as parameter attribute which will
return an integer equal to the data attribute.
 
Examples
--------
>>> import ctypes
>>> x
array([[0, 1],
       [2, 3]])
>>> x.ctypes.data
30439712
>>> x.ctypes.data_as(ctypes.POINTER(ctypes.c_long))
<ctypes.LP_c_long object at 0x01F01300>
>>> x.ctypes.data_as(ctypes.POINTER(ctypes.c_long)).contents
c_long(0)
>>> x.ctypes.data_as(ctypes.POINTER(ctypes.c_longlong)).contents
c_longlong(4294967296L)
>>> x.ctypes.shape
<numpy.core._internal.c_long_Array_2 object at 0x01FFD580>
>>> x.ctypes.shape_as(ctypes.c_long)
<numpy.core._internal.c_long_Array_2 object at 0x01FCE620>
>>> x.ctypes.strides
<numpy.core._internal.c_long_Array_2 object at 0x01FCE620>
>>> x.ctypes.strides_as(ctypes.c_longlong)
<numpy.core._internal.c_longlong_Array_2 object at 0x01F01300>
data
Python buffer object pointing to the start of the array's data.
dtype
Data-type of the array's elements.
 
Parameters
----------
None
 
Returns
-------
d : numpy dtype object
 
See Also
--------
numpy.dtype
 
Examples
--------
>>> x
array([[0, 1],
       [2, 3]])
>>> x.dtype
dtype('int32')
>>> type(x.dtype)
<type 'numpy.dtype'>
flags
Information about the memory layout of the array.
 
Attributes
----------
C_CONTIGUOUS (C)
    The data is in a single, C-style contiguous segment.
F_CONTIGUOUS (F)
    The data is in a single, Fortran-style contiguous segment.
OWNDATA (O)
    The array owns the memory it uses or borrows it from another object.
WRITEABLE (W)
    The data area can be written to.  Setting this to False locks
    the data, making it read-only.  A view (slice, etc.) inherits WRITEABLE
    from its base array at creation time, but a view of a writeable
    array may be subsequently locked while the base array remains writeable.
    (The opposite is not true, in that a view of a locked array may not
    be made writeable.  However, currently, locking a base object does not
    lock any views that already reference it, so under that circumstance it
    is possible to alter the contents of a locked array via a previously
    created writeable view onto it.)  Attempting to change a non-writeable
    array raises a RuntimeError exception.
ALIGNED (A)
    The data and all elements are aligned appropriately for the hardware.
UPDATEIFCOPY (U)
    This array is a copy of some other array. When this array is
    deallocated, the base array will be updated with the contents of
    this array.
FNC
    F_CONTIGUOUS and not C_CONTIGUOUS.
FORC
    F_CONTIGUOUS or C_CONTIGUOUS (one-segment test).
BEHAVED (B)
    ALIGNED and WRITEABLE.
CARRAY (CA)
    BEHAVED and C_CONTIGUOUS.
FARRAY (FA)
    BEHAVED and F_CONTIGUOUS and not C_CONTIGUOUS.
 
Notes
-----
The `flags` object can be accessed dictionary-like (as in ``a.flags['WRITEABLE']``),
or by using lowercased attribute names (as in ``a.flags.writeable``). Short flag
names are only supported in dictionary access.
 
Only the UPDATEIFCOPY, WRITEABLE, and ALIGNED flags can be changed by
the user, via direct assignment to the attribute or dictionary entry,
or by calling `ndarray.setflags`.
 
The array flags cannot be set arbitrarily:
 
- UPDATEIFCOPY can only be set ``False``.
- ALIGNED can only be set ``True`` if the data is truly aligned.
- WRITEABLE can only be set ``True`` if the array owns its own memory
  or the ultimate owner of the memory exposes a writeable buffer
  interface or is a string.
 
Arrays can be both C-style and Fortran-style contiguous simultaneously.
This is clear for 1-dimensional arrays, but can also be true for higher
dimensional arrays.
 
Even for contiguous arrays a stride for a given dimension
``arr.strides[dim]`` may be *arbitrary* if ``arr.shape[dim] == 1``
or the array has no elements.
It does *not* generally hold that ``self.strides[-1] == self.itemsize``
for C-style contiguous arrays or ``self.strides[0] == self.itemsize`` for
Fortran-style contiguous arrays is true.
flat
A 1-D iterator over the array.
 
This is a `numpy.flatiter` instance, which acts similarly to, but is not
a subclass of, Python's built-in iterator object.
 
See Also
--------
flatten : Return a copy of the array collapsed into one dimension.
 
flatiter
 
Examples
--------
>>> x = np.arange(1, 7).reshape(2, 3)
>>> x
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]])
>>> x.flat[3]
4
>>> x.T
array([[1, 4],
       [2, 5],
       [3, 6]])
>>> x.T.flat[3]
5
>>> type(x.flat)
<type 'numpy.flatiter'>
 
An assignment example:
 
>>> x.flat = 3; x
array([[3, 3, 3],
       [3, 3, 3]])
>>> x.flat[[1,4]] = 1; x
array([[3, 1, 3],
       [3, 1, 3]])
imag
The imaginary part of the array.
 
Examples
--------
>>> x = np.sqrt([1+0j, 0+1j])
>>> x.imag
array([ 0.        ,  0.70710678])
>>> x.imag.dtype
dtype('float64')
itemsize
Length of one array element in bytes.
 
Examples
--------
>>> x = np.array([1,2,3], dtype=np.float64)
>>> x.itemsize
8
>>> x = np.array([1,2,3], dtype=np.complex128)
>>> x.itemsize
16
nbytes
Total bytes consumed by the elements of the array.
 
Notes
-----
Does not include memory consumed by non-element attributes of the
array object.
 
Examples
--------
>>> x = np.zeros((3,5,2), dtype=np.complex128)
>>> x.nbytes
480
>>> np.prod(x.shape) * x.itemsize
480
ndim
Number of array dimensions.
 
Examples
--------
>>> x = np.array([1, 2, 3])
>>> x.ndim
1
>>> y = np.zeros((2, 3, 4))
>>> y.ndim
3
real
The real part of the array.
 
Examples
--------
>>> x = np.sqrt([1+0j, 0+1j])
>>> x.real
array([ 1.        ,  0.70710678])
>>> x.real.dtype
dtype('float64')
 
See Also
--------
numpy.real : equivalent function
shape
Tuple of array dimensions.
 
Notes
-----
May be used to "reshape" the array, as long as this would not
require a change in the total number of elements
 
Examples
--------
>>> x = np.array([1, 2, 3, 4])
>>> x.shape
(4,)
>>> y = np.zeros((2, 3, 4))
>>> y.shape
(2, 3, 4)
>>> y.shape = (3, 8)
>>> y
array([[ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.]])
>>> y.shape = (3, 6)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: total size of new array must be unchanged
size
Number of elements in the array.
 
Equivalent to ``np.prod(a.shape)``, i.e., the product of the array's
dimensions.
 
Examples
--------
>>> x = np.zeros((3, 5, 2), dtype=np.complex128)
>>> x.size
30
>>> np.prod(x.shape)
30
strides
Tuple of bytes to step in each dimension when traversing an array.
 
The byte offset of element ``(i[0], i[1], ..., i[n])`` in an array `a`
is::
 
    offset = sum(np.array(i) * a.strides)
 
A more detailed explanation of strides can be found in the
"ndarray.rst" file in the NumPy reference guide.
 
Notes
-----
Imagine an array of 32-bit integers (each 4 bytes)::
 
  x = np.array([[0, 1, 2, 3, 4],
                [5, 6, 7, 8, 9]], dtype=np.int32)
 
This array is stored in memory as 40 bytes, one after the other
(known as a contiguous block of memory).  The strides of an array tell
us how many bytes we have to skip in memory to move to the next position
along a certain axis.  For example, we have to skip 4 bytes (1 value) to
move to the next column, but 20 bytes (5 values) to get to the same
position in the next row.  As such, the strides for the array `x` will be
``(20, 4)``.
 
See Also
--------
numpy.lib.stride_tricks.as_strided
 
Examples
--------
>>> y = np.reshape(np.arange(2*3*4), (2,3,4))
>>> y
array([[[ 0,  1,  2,  3],
        [ 4,  5,  6,  7],
        [ 8,  9, 10, 11]],
       [[12, 13, 14, 15],
        [16, 17, 18, 19],
        [20, 21, 22, 23]]])
>>> y.strides
(48, 16, 4)
>>> y[1,1,1]
17
>>> offset=sum(y.strides * np.array((1,1,1)))
>>> offset/y.itemsize
17
 
>>> x = np.reshape(np.arange(5*6*7*8), (5,6,7,8)).transpose(2,3,1,0)
>>> x.strides
(32, 4, 224, 1344)
>>> i = np.array([3,5,2,2])
>>> offset = sum(i * x.strides)
>>> x[3,5,2,2]
813
>>> offset / x.itemsize
813

 
clongdouble = class complex256(complexfloating)
    Composed of two 128 bit floats
 
 
Method resolution order:
complex256
complexfloating
inexact
number
generic
__builtin__.object

Methods defined here:
__complex__(...)
__eq__(...)
x.__eq__(y) <==> x==y
__float__(...)
x.__float__() <==> float(x)
__ge__(...)
x.__ge__(y) <==> x>=y
__gt__(...)
x.__gt__(y) <==> x>y
__hash__(...)
x.__hash__() <==> hash(x)
__hex__(...)
x.__hex__() <==> hex(x)
__int__(...)
x.__int__() <==> int(x)
__le__(...)
x.__le__(y) <==> x<=y
__long__(...)
x.__long__() <==> long(x)
__lt__(...)
x.__lt__(y) <==> x<y
__ne__(...)
x.__ne__(y) <==> x!=y
__oct__(...)
x.__oct__() <==> oct(x)
__repr__(...)
x.__repr__() <==> repr(x)
__str__(...)
x.__str__() <==> str(x)

Data and other attributes defined here:
__new__ = <built-in method __new__ of type object>
T.__new__(S, ...) -> a new object with type S, a subtype of T

Methods inherited from generic:
__abs__(...)
x.__abs__() <==> abs(x)
__add__(...)
x.__add__(y) <==> x+y
__and__(...)
x.__and__(y) <==> x&y
__array__(...)
sc.__array__(|type) return 0-dim array
__array_wrap__(...)
sc.__array_wrap__(obj) return scalar from array
__copy__(...)
__deepcopy__(...)
__div__(...)
x.__div__(y) <==> x/y
__divmod__(...)
x.__divmod__(y) <==> divmod(x, y)
__floordiv__(...)
x.__floordiv__(y) <==> x//y
__format__(...)
NumPy array scalar formatter
__getitem__(...)
x.__getitem__(y) <==> x[y]
__invert__(...)
x.__invert__() <==> ~x
__lshift__(...)
x.__lshift__(y) <==> x<<y
__mod__(...)
x.__mod__(y) <==> x%y
__mul__(...)
x.__mul__(y) <==> x*y
__neg__(...)
x.__neg__() <==> -x
__nonzero__(...)
x.__nonzero__() <==> x != 0
__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__(...)
__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
__setstate__(...)
__sub__(...)
x.__sub__(y) <==> x-y
__truediv__(...)
x.__truediv__(y) <==> x/y
__xor__(...)
x.__xor__(y) <==> x^y
all(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
any(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmax(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmin(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argsort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
astype(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
byteswap(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
choose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
clip(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
compress(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
conj(...)
conjugate(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
copy(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumprod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumsum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
diagonal(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dump(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dumps(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
fill(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
flatten(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
getfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
item(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
itemset(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
max(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
mean(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
min(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
newbyteorder(...)
newbyteorder(new_order='S')
 
Return a new `dtype` with a different byte order.
 
Changes are also made in all fields and sub-arrays of the data type.
 
The `new_order` code can be any from the following:
 
* {'<', 'L'} - little endian
* {'>', 'B'} - big endian
* {'=', 'N'} - native order
* 'S' - swap dtype from current to opposite endian
* {'|', 'I'} - ignore (no change to byte order)
 
Parameters
----------
new_order : str, optional
    Byte order to force; a value from the byte order specifications
    above.  The default value ('S') results in swapping the current
    byte order. The code does a case-insensitive check on the first
    letter of `new_order` for the alternatives above.  For example,
    any of 'B' or 'b' or 'biggish' are valid to specify big-endian.
 
 
Returns
-------
new_dtype : dtype
    New `dtypeobject with the given change to the byte order.
nonzero(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
prod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ptp(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
put(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ravel(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
repeat(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
reshape(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
resize(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
round(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
searchsorted(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setflags(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
squeeze(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
std(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
swapaxes(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
take(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tofile(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tolist(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tostring(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
trace(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
transpose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
var(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
view(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.

Data descriptors inherited from generic:
T
transpose
__array_interface__
Array protocol: Python side
__array_priority__
Array priority.
__array_struct__
Array protocol: struct
base
base object
data
pointer to start of data
dtype
get array data-descriptor
flags
integer value of flags
flat
a 1-d view of scalar
imag
imaginary part of scalar
itemsize
length of one element in bytes
nbytes
length of item in bytes
ndim
number of array dimensions
real
real part of scalar
shape
tuple of array dimensions
size
number of elements in the gentype
strides
tuple of bytes steps in each dimension

 
clongfloat = class complex256(complexfloating)
    Composed of two 128 bit floats
 
 
Method resolution order:
complex256
complexfloating
inexact
number
generic
__builtin__.object

Methods defined here:
__complex__(...)
__eq__(...)
x.__eq__(y) <==> x==y
__float__(...)
x.__float__() <==> float(x)
__ge__(...)
x.__ge__(y) <==> x>=y
__gt__(...)
x.__gt__(y) <==> x>y
__hash__(...)
x.__hash__() <==> hash(x)
__hex__(...)
x.__hex__() <==> hex(x)
__int__(...)
x.__int__() <==> int(x)
__le__(...)
x.__le__(y) <==> x<=y
__long__(...)
x.__long__() <==> long(x)
__lt__(...)
x.__lt__(y) <==> x<y
__ne__(...)
x.__ne__(y) <==> x!=y
__oct__(...)
x.__oct__() <==> oct(x)
__repr__(...)
x.__repr__() <==> repr(x)
__str__(...)
x.__str__() <==> str(x)

Data and other attributes defined here:
__new__ = <built-in method __new__ of type object>
T.__new__(S, ...) -> a new object with type S, a subtype of T

Methods inherited from generic:
__abs__(...)
x.__abs__() <==> abs(x)
__add__(...)
x.__add__(y) <==> x+y
__and__(...)
x.__and__(y) <==> x&y
__array__(...)
sc.__array__(|type) return 0-dim array
__array_wrap__(...)
sc.__array_wrap__(obj) return scalar from array
__copy__(...)
__deepcopy__(...)
__div__(...)
x.__div__(y) <==> x/y
__divmod__(...)
x.__divmod__(y) <==> divmod(x, y)
__floordiv__(...)
x.__floordiv__(y) <==> x//y
__format__(...)
NumPy array scalar formatter
__getitem__(...)
x.__getitem__(y) <==> x[y]
__invert__(...)
x.__invert__() <==> ~x
__lshift__(...)
x.__lshift__(y) <==> x<<y
__mod__(...)
x.__mod__(y) <==> x%y
__mul__(...)
x.__mul__(y) <==> x*y
__neg__(...)
x.__neg__() <==> -x
__nonzero__(...)
x.__nonzero__() <==> x != 0
__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__(...)
__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
__setstate__(...)
__sub__(...)
x.__sub__(y) <==> x-y
__truediv__(...)
x.__truediv__(y) <==> x/y
__xor__(...)
x.__xor__(y) <==> x^y
all(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
any(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmax(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmin(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argsort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
astype(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
byteswap(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
choose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
clip(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
compress(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
conj(...)
conjugate(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
copy(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumprod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumsum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
diagonal(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dump(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dumps(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
fill(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
flatten(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
getfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
item(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
itemset(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
max(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
mean(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
min(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
newbyteorder(...)
newbyteorder(new_order='S')
 
Return a new `dtype` with a different byte order.
 
Changes are also made in all fields and sub-arrays of the data type.
 
The `new_order` code can be any from the following:
 
* {'<', 'L'} - little endian
* {'>', 'B'} - big endian
* {'=', 'N'} - native order
* 'S' - swap dtype from current to opposite endian
* {'|', 'I'} - ignore (no change to byte order)
 
Parameters
----------
new_order : str, optional
    Byte order to force; a value from the byte order specifications
    above.  The default value ('S') results in swapping the current
    byte order. The code does a case-insensitive check on the first
    letter of `new_order` for the alternatives above.  For example,
    any of 'B' or 'b' or 'biggish' are valid to specify big-endian.
 
 
Returns
-------
new_dtype : dtype
    New `dtypeobject with the given change to the byte order.
nonzero(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
prod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ptp(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
put(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ravel(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
repeat(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
reshape(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
resize(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
round(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
searchsorted(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setflags(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
squeeze(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
std(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
swapaxes(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
take(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tofile(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tolist(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tostring(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
trace(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
transpose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
var(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
view(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.

Data descriptors inherited from generic:
T
transpose
__array_interface__
Array protocol: Python side
__array_priority__
Array priority.
__array_struct__
Array protocol: struct
base
base object
data
pointer to start of data
dtype
get array data-descriptor
flags
integer value of flags
flat
a 1-d view of scalar
imag
imaginary part of scalar
itemsize
length of one element in bytes
nbytes
length of item in bytes
ndim
number of array dimensions
real
real part of scalar
shape
tuple of array dimensions
size
number of elements in the gentype
strides
tuple of bytes steps in each dimension

 
class complex128(complexfloating, __builtin__.complex)
    Composed of two 64 bit floats
 
 
Method resolution order:
complex128
complexfloating
inexact
number
generic
__builtin__.complex
__builtin__.object

Methods defined here:
__eq__(...)
x.__eq__(y) <==> x==y
__ge__(...)
x.__ge__(y) <==> x>=y
__gt__(...)
x.__gt__(y) <==> x>y
__le__(...)
x.__le__(y) <==> x<=y
__lt__(...)
x.__lt__(y) <==> x<y
__ne__(...)
x.__ne__(y) <==> x!=y
__repr__(...)
x.__repr__() <==> repr(x)
__str__(...)
x.__str__() <==> str(x)

Data and other attributes defined here:
__new__ = <built-in method __new__ of type object>
T.__new__(S, ...) -> a new object with type S, a subtype of T

Methods inherited from generic:
__abs__(...)
x.__abs__() <==> abs(x)
__add__(...)
x.__add__(y) <==> x+y
__and__(...)
x.__and__(y) <==> x&y
__array__(...)
sc.__array__(|type) return 0-dim array
__array_wrap__(...)
sc.__array_wrap__(obj) return scalar from array
__copy__(...)
__deepcopy__(...)
__div__(...)
x.__div__(y) <==> x/y
__divmod__(...)
x.__divmod__(y) <==> divmod(x, y)
__float__(...)
x.__float__() <==> float(x)
__floordiv__(...)
x.__floordiv__(y) <==> x//y
__format__(...)
NumPy array scalar formatter
__getitem__(...)
x.__getitem__(y) <==> x[y]
__hex__(...)
x.__hex__() <==> hex(x)
__int__(...)
x.__int__() <==> int(x)
__invert__(...)
x.__invert__() <==> ~x
__long__(...)
x.__long__() <==> long(x)
__lshift__(...)
x.__lshift__(y) <==> x<<y
__mod__(...)
x.__mod__(y) <==> x%y
__mul__(...)
x.__mul__(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__(...)
__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
__setstate__(...)
__sub__(...)
x.__sub__(y) <==> x-y
__truediv__(...)
x.__truediv__(y) <==> x/y
__xor__(...)
x.__xor__(y) <==> x^y
all(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
any(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmax(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmin(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argsort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
astype(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
byteswap(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
choose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
clip(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
compress(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
conj(...)
conjugate(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
copy(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumprod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumsum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
diagonal(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dump(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dumps(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
fill(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
flatten(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
getfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
item(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
itemset(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
max(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
mean(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
min(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
newbyteorder(...)
newbyteorder(new_order='S')
 
Return a new `dtype` with a different byte order.
 
Changes are also made in all fields and sub-arrays of the data type.
 
The `new_order` code can be any from the following:
 
* {'<', 'L'} - little endian
* {'>', 'B'} - big endian
* {'=', 'N'} - native order
* 'S' - swap dtype from current to opposite endian
* {'|', 'I'} - ignore (no change to byte order)
 
Parameters
----------
new_order : str, optional
    Byte order to force; a value from the byte order specifications
    above.  The default value ('S') results in swapping the current
    byte order. The code does a case-insensitive check on the first
    letter of `new_order` for the alternatives above.  For example,
    any of 'B' or 'b' or 'biggish' are valid to specify big-endian.
 
 
Returns
-------
new_dtype : dtype
    New `dtypeobject with the given change to the byte order.
nonzero(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
prod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ptp(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
put(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ravel(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
repeat(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
reshape(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
resize(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
round(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
searchsorted(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setflags(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
squeeze(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
std(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
swapaxes(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
take(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tofile(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tolist(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tostring(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
trace(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
transpose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
var(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
view(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.

Data descriptors inherited from generic:
T
transpose
__array_interface__
Array protocol: Python side
__array_priority__
Array priority.
__array_struct__
Array protocol: struct
base
base object
data
pointer to start of data
dtype
get array data-descriptor
flags
integer value of flags
flat
a 1-d view of scalar
imag
imaginary part of scalar
itemsize
length of one element in bytes
nbytes
length of item in bytes
ndim
number of array dimensions
real
real part of scalar
shape
tuple of array dimensions
size
number of elements in the gentype
strides
tuple of bytes steps in each dimension

Methods inherited from __builtin__.complex:
__coerce__(...)
x.__coerce__(y) <==> coerce(x, y)
__getattribute__(...)
x.__getattribute__('name') <==> x.name
__getnewargs__(...)
__hash__(...)
x.__hash__() <==> hash(x)

 
class complex256(complexfloating)
    Composed of two 128 bit floats
 
 
Method resolution order:
complex256
complexfloating
inexact
number
generic
__builtin__.object

Methods defined here:
__complex__(...)
__eq__(...)
x.__eq__(y) <==> x==y
__float__(...)
x.__float__() <==> float(x)
__ge__(...)
x.__ge__(y) <==> x>=y
__gt__(...)
x.__gt__(y) <==> x>y
__hash__(...)
x.__hash__() <==> hash(x)
__hex__(...)
x.__hex__() <==> hex(x)
__int__(...)
x.__int__() <==> int(x)
__le__(...)
x.__le__(y) <==> x<=y
__long__(...)
x.__long__() <==> long(x)
__lt__(...)
x.__lt__(y) <==> x<y
__ne__(...)
x.__ne__(y) <==> x!=y
__oct__(...)
x.__oct__() <==> oct(x)
__repr__(...)
x.__repr__() <==> repr(x)
__str__(...)
x.__str__() <==> str(x)

Data and other attributes defined here:
__new__ = <built-in method __new__ of type object>
T.__new__(S, ...) -> a new object with type S, a subtype of T

Methods inherited from generic:
__abs__(...)
x.__abs__() <==> abs(x)
__add__(...)
x.__add__(y) <==> x+y
__and__(...)
x.__and__(y) <==> x&y
__array__(...)
sc.__array__(|type) return 0-dim array
__array_wrap__(...)
sc.__array_wrap__(obj) return scalar from array
__copy__(...)
__deepcopy__(...)
__div__(...)
x.__div__(y) <==> x/y
__divmod__(...)
x.__divmod__(y) <==> divmod(x, y)
__floordiv__(...)
x.__floordiv__(y) <==> x//y
__format__(...)
NumPy array scalar formatter
__getitem__(...)
x.__getitem__(y) <==> x[y]
__invert__(...)
x.__invert__() <==> ~x
__lshift__(...)
x.__lshift__(y) <==> x<<y
__mod__(...)
x.__mod__(y) <==> x%y
__mul__(...)
x.__mul__(y) <==> x*y
__neg__(...)
x.__neg__() <==> -x
__nonzero__(...)
x.__nonzero__() <==> x != 0
__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__(...)
__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
__setstate__(...)
__sub__(...)
x.__sub__(y) <==> x-y
__truediv__(...)
x.__truediv__(y) <==> x/y
__xor__(...)
x.__xor__(y) <==> x^y
all(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
any(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmax(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmin(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argsort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
astype(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
byteswap(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
choose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
clip(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
compress(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
conj(...)
conjugate(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
copy(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumprod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumsum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
diagonal(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dump(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dumps(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
fill(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
flatten(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
getfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
item(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
itemset(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
max(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
mean(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
min(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
newbyteorder(...)
newbyteorder(new_order='S')
 
Return a new `dtype` with a different byte order.
 
Changes are also made in all fields and sub-arrays of the data type.
 
The `new_order` code can be any from the following:
 
* {'<', 'L'} - little endian
* {'>', 'B'} - big endian
* {'=', 'N'} - native order
* 'S' - swap dtype from current to opposite endian
* {'|', 'I'} - ignore (no change to byte order)
 
Parameters
----------
new_order : str, optional
    Byte order to force; a value from the byte order specifications
    above.  The default value ('S') results in swapping the current
    byte order. The code does a case-insensitive check on the first
    letter of `new_order` for the alternatives above.  For example,
    any of 'B' or 'b' or 'biggish' are valid to specify big-endian.
 
 
Returns
-------
new_dtype : dtype
    New `dtypeobject with the given change to the byte order.
nonzero(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
prod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ptp(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
put(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ravel(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
repeat(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
reshape(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
resize(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
round(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
searchsorted(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setflags(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
squeeze(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
std(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
swapaxes(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
take(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tofile(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tolist(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tostring(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
trace(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
transpose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
var(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
view(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.

Data descriptors inherited from generic:
T
transpose
__array_interface__
Array protocol: Python side
__array_priority__
Array priority.
__array_struct__
Array protocol: struct
base
base object
data
pointer to start of data
dtype
get array data-descriptor
flags
integer value of flags
flat
a 1-d view of scalar
imag
imaginary part of scalar
itemsize
length of one element in bytes
nbytes
length of item in bytes
ndim
number of array dimensions
real
real part of scalar
shape
tuple of array dimensions
size
number of elements in the gentype
strides
tuple of bytes steps in each dimension

 
class complex64(complexfloating)
    Composed of two 32 bit floats
 
 
Method resolution order:
complex64
complexfloating
inexact
number
generic
__builtin__.object

Methods defined here:
__complex__(...)
__eq__(...)
x.__eq__(y) <==> x==y
__ge__(...)
x.__ge__(y) <==> x>=y
__gt__(...)
x.__gt__(y) <==> x>y
__hash__(...)
x.__hash__() <==> hash(x)
__le__(...)
x.__le__(y) <==> x<=y
__lt__(...)
x.__lt__(y) <==> x<y
__ne__(...)
x.__ne__(y) <==> x!=y
__repr__(...)
x.__repr__() <==> repr(x)
__str__(...)
x.__str__() <==> str(x)

Data and other attributes defined here:
__new__ = <built-in method __new__ of type object>
T.__new__(S, ...) -> a new object with type S, a subtype of T

Methods inherited from generic:
__abs__(...)
x.__abs__() <==> abs(x)
__add__(...)
x.__add__(y) <==> x+y
__and__(...)
x.__and__(y) <==> x&y
__array__(...)
sc.__array__(|type) return 0-dim array
__array_wrap__(...)
sc.__array_wrap__(obj) return scalar from array
__copy__(...)
__deepcopy__(...)
__div__(...)
x.__div__(y) <==> x/y
__divmod__(...)
x.__divmod__(y) <==> divmod(x, y)
__float__(...)
x.__float__() <==> float(x)
__floordiv__(...)
x.__floordiv__(y) <==> x//y
__format__(...)
NumPy array scalar formatter
__getitem__(...)
x.__getitem__(y) <==> x[y]
__hex__(...)
x.__hex__() <==> hex(x)
__int__(...)
x.__int__() <==> int(x)
__invert__(...)
x.__invert__() <==> ~x
__long__(...)
x.__long__() <==> long(x)
__lshift__(...)
x.__lshift__(y) <==> x<<y
__mod__(...)
x.__mod__(y) <==> x%y
__mul__(...)
x.__mul__(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__(...)
__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
__setstate__(...)
__sub__(...)
x.__sub__(y) <==> x-y
__truediv__(...)
x.__truediv__(y) <==> x/y
__xor__(...)
x.__xor__(y) <==> x^y
all(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
any(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmax(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmin(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argsort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
astype(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
byteswap(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
choose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
clip(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
compress(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
conj(...)
conjugate(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
copy(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumprod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumsum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
diagonal(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dump(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dumps(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
fill(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
flatten(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
getfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
item(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
itemset(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
max(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
mean(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
min(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
newbyteorder(...)
newbyteorder(new_order='S')
 
Return a new `dtype` with a different byte order.
 
Changes are also made in all fields and sub-arrays of the data type.
 
The `new_order` code can be any from the following:
 
* {'<', 'L'} - little endian
* {'>', 'B'} - big endian
* {'=', 'N'} - native order
* 'S' - swap dtype from current to opposite endian
* {'|', 'I'} - ignore (no change to byte order)
 
Parameters
----------
new_order : str, optional
    Byte order to force; a value from the byte order specifications
    above.  The default value ('S') results in swapping the current
    byte order. The code does a case-insensitive check on the first
    letter of `new_order` for the alternatives above.  For example,
    any of 'B' or 'b' or 'biggish' are valid to specify big-endian.
 
 
Returns
-------
new_dtype : dtype
    New `dtypeobject with the given change to the byte order.
nonzero(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
prod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ptp(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
put(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ravel(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
repeat(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
reshape(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
resize(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
round(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
searchsorted(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setflags(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
squeeze(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
std(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
swapaxes(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
take(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tofile(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tolist(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tostring(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
trace(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
transpose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
var(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
view(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.

Data descriptors inherited from generic:
T
transpose
__array_interface__
Array protocol: Python side
__array_priority__
Array priority.
__array_struct__
Array protocol: struct
base
base object
data
pointer to start of data
dtype
get array data-descriptor
flags
integer value of flags
flat
a 1-d view of scalar
imag
imaginary part of scalar
itemsize
length of one element in bytes
nbytes
length of item in bytes
ndim
number of array dimensions
real
real part of scalar
shape
tuple of array dimensions
size
number of elements in the gentype
strides
tuple of bytes steps in each dimension

 
complex_ = class complex128(complexfloating, __builtin__.complex)
    Composed of two 64 bit floats
 
 
Method resolution order:
complex128
complexfloating
inexact
number
generic
__builtin__.complex
__builtin__.object

Methods defined here:
__eq__(...)
x.__eq__(y) <==> x==y
__ge__(...)
x.__ge__(y) <==> x>=y
__gt__(...)
x.__gt__(y) <==> x>y
__le__(...)
x.__le__(y) <==> x<=y
__lt__(...)
x.__lt__(y) <==> x<y
__ne__(...)
x.__ne__(y) <==> x!=y
__repr__(...)
x.__repr__() <==> repr(x)
__str__(...)
x.__str__() <==> str(x)

Data and other attributes defined here:
__new__ = <built-in method __new__ of type object>
T.__new__(S, ...) -> a new object with type S, a subtype of T

Methods inherited from generic:
__abs__(...)
x.__abs__() <==> abs(x)
__add__(...)
x.__add__(y) <==> x+y
__and__(...)
x.__and__(y) <==> x&y
__array__(...)
sc.__array__(|type) return 0-dim array
__array_wrap__(...)
sc.__array_wrap__(obj) return scalar from array
__copy__(...)
__deepcopy__(...)
__div__(...)
x.__div__(y) <==> x/y
__divmod__(...)
x.__divmod__(y) <==> divmod(x, y)
__float__(...)
x.__float__() <==> float(x)
__floordiv__(...)
x.__floordiv__(y) <==> x//y
__format__(...)
NumPy array scalar formatter
__getitem__(...)
x.__getitem__(y) <==> x[y]
__hex__(...)
x.__hex__() <==> hex(x)
__int__(...)
x.__int__() <==> int(x)
__invert__(...)
x.__invert__() <==> ~x
__long__(...)
x.__long__() <==> long(x)
__lshift__(...)
x.__lshift__(y) <==> x<<y
__mod__(...)
x.__mod__(y) <==> x%y
__mul__(...)
x.__mul__(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__(...)
__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
__setstate__(...)
__sub__(...)
x.__sub__(y) <==> x-y
__truediv__(...)
x.__truediv__(y) <==> x/y
__xor__(...)
x.__xor__(y) <==> x^y
all(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
any(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmax(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmin(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argsort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
astype(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
byteswap(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
choose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
clip(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
compress(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
conj(...)
conjugate(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
copy(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumprod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumsum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
diagonal(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dump(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dumps(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
fill(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
flatten(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
getfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
item(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
itemset(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
max(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
mean(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
min(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
newbyteorder(...)
newbyteorder(new_order='S')
 
Return a new `dtype` with a different byte order.
 
Changes are also made in all fields and sub-arrays of the data type.
 
The `new_order` code can be any from the following:
 
* {'<', 'L'} - little endian
* {'>', 'B'} - big endian
* {'=', 'N'} - native order
* 'S' - swap dtype from current to opposite endian
* {'|', 'I'} - ignore (no change to byte order)
 
Parameters
----------
new_order : str, optional
    Byte order to force; a value from the byte order specifications
    above.  The default value ('S') results in swapping the current
    byte order. The code does a case-insensitive check on the first
    letter of `new_order` for the alternatives above.  For example,
    any of 'B' or 'b' or 'biggish' are valid to specify big-endian.
 
 
Returns
-------
new_dtype : dtype
    New `dtypeobject with the given change to the byte order.
nonzero(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
prod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ptp(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
put(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ravel(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
repeat(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
reshape(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
resize(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
round(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
searchsorted(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setflags(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
squeeze(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
std(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
swapaxes(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
take(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tofile(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tolist(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tostring(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
trace(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
transpose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
var(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
view(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.

Data descriptors inherited from generic:
T
transpose
__array_interface__
Array protocol: Python side
__array_priority__
Array priority.
__array_struct__
Array protocol: struct
base
base object
data
pointer to start of data
dtype
get array data-descriptor
flags
integer value of flags
flat
a 1-d view of scalar
imag
imaginary part of scalar
itemsize
length of one element in bytes
nbytes
length of item in bytes
ndim
number of array dimensions
real
real part of scalar
shape
tuple of array dimensions
size
number of elements in the gentype
strides
tuple of bytes steps in each dimension

Methods inherited from __builtin__.complex:
__coerce__(...)
x.__coerce__(y) <==> coerce(x, y)
__getattribute__(...)
x.__getattribute__('name') <==> x.name
__getnewargs__(...)
__hash__(...)
x.__hash__() <==> hash(x)

 
class complexfloating(inexact)
    
Method resolution order:
complexfloating
inexact
number
generic
__builtin__.object

Methods inherited from generic:
__abs__(...)
x.__abs__() <==> abs(x)
__add__(...)
x.__add__(y) <==> x+y
__and__(...)
x.__and__(y) <==> x&y
__array__(...)
sc.__array__(|type) return 0-dim array
__array_wrap__(...)
sc.__array_wrap__(obj) return scalar from array
__copy__(...)
__deepcopy__(...)
__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
__format__(...)
NumPy array scalar formatter
__ge__(...)
x.__ge__(y) <==> x>=y
__getitem__(...)
x.__getitem__(y) <==> x[y]
__gt__(...)
x.__gt__(y) <==> x>y
__hex__(...)
x.__hex__() <==> hex(x)
__int__(...)
x.__int__() <==> int(x)
__invert__(...)
x.__invert__() <==> ~x
__le__(...)
x.__le__(y) <==> x<=y
__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__(...)
__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
__setstate__(...)
__str__(...)
x.__str__() <==> str(x)
__sub__(...)
x.__sub__(y) <==> x-y
__truediv__(...)
x.__truediv__(y) <==> x/y
__xor__(...)
x.__xor__(y) <==> x^y
all(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
any(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmax(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmin(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argsort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
astype(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
byteswap(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
choose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
clip(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
compress(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
conj(...)
conjugate(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
copy(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumprod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumsum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
diagonal(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dump(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dumps(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
fill(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
flatten(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
getfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
item(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
itemset(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
max(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
mean(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
min(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
newbyteorder(...)
newbyteorder(new_order='S')
 
Return a new `dtype` with a different byte order.
 
Changes are also made in all fields and sub-arrays of the data type.
 
The `new_order` code can be any from the following:
 
* {'<', 'L'} - little endian
* {'>', 'B'} - big endian
* {'=', 'N'} - native order
* 'S' - swap dtype from current to opposite endian
* {'|', 'I'} - ignore (no change to byte order)
 
Parameters
----------
new_order : str, optional
    Byte order to force; a value from the byte order specifications
    above.  The default value ('S') results in swapping the current
    byte order. The code does a case-insensitive check on the first
    letter of `new_order` for the alternatives above.  For example,
    any of 'B' or 'b' or 'biggish' are valid to specify big-endian.
 
 
Returns
-------
new_dtype : dtype
    New `dtypeobject with the given change to the byte order.
nonzero(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
prod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ptp(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
put(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ravel(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
repeat(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
reshape(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
resize(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
round(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
searchsorted(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setflags(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
squeeze(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
std(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
swapaxes(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
take(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tofile(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tolist(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tostring(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
trace(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
transpose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
var(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
view(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.

Data descriptors inherited from generic:
T
transpose
__array_interface__
Array protocol: Python side
__array_priority__
Array priority.
__array_struct__
Array protocol: struct
base
base object
data
pointer to start of data
dtype
get array data-descriptor
flags
integer value of flags
flat
a 1-d view of scalar
imag
imaginary part of scalar
itemsize
length of one element in bytes
nbytes
length of item in bytes
ndim
number of array dimensions
real
real part of scalar
shape
tuple of array dimensions
size
number of elements in the gentype
strides
tuple of bytes steps in each dimension

 
csingle = class complex64(complexfloating)
    Composed of two 32 bit floats
 
 
Method resolution order:
complex64
complexfloating
inexact
number
generic
__builtin__.object

Methods defined here:
__complex__(...)
__eq__(...)
x.__eq__(y) <==> x==y
__ge__(...)
x.__ge__(y) <==> x>=y
__gt__(...)
x.__gt__(y) <==> x>y
__hash__(...)
x.__hash__() <==> hash(x)
__le__(...)
x.__le__(y) <==> x<=y
__lt__(...)
x.__lt__(y) <==> x<y
__ne__(...)
x.__ne__(y) <==> x!=y
__repr__(...)
x.__repr__() <==> repr(x)
__str__(...)
x.__str__() <==> str(x)

Data and other attributes defined here:
__new__ = <built-in method __new__ of type object>
T.__new__(S, ...) -> a new object with type S, a subtype of T

Methods inherited from generic:
__abs__(...)
x.__abs__() <==> abs(x)
__add__(...)
x.__add__(y) <==> x+y
__and__(...)
x.__and__(y) <==> x&y
__array__(...)
sc.__array__(|type) return 0-dim array
__array_wrap__(...)
sc.__array_wrap__(obj) return scalar from array
__copy__(...)
__deepcopy__(...)
__div__(...)
x.__div__(y) <==> x/y
__divmod__(...)
x.__divmod__(y) <==> divmod(x, y)
__float__(...)
x.__float__() <==> float(x)
__floordiv__(...)
x.__floordiv__(y) <==> x//y
__format__(...)
NumPy array scalar formatter
__getitem__(...)
x.__getitem__(y) <==> x[y]
__hex__(...)
x.__hex__() <==> hex(x)
__int__(...)
x.__int__() <==> int(x)
__invert__(...)
x.__invert__() <==> ~x
__long__(...)
x.__long__() <==> long(x)
__lshift__(...)
x.__lshift__(y) <==> x<<y
__mod__(...)
x.__mod__(y) <==> x%y
__mul__(...)
x.__mul__(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__(...)
__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
__setstate__(...)
__sub__(...)
x.__sub__(y) <==> x-y
__truediv__(...)
x.__truediv__(y) <==> x/y
__xor__(...)
x.__xor__(y) <==> x^y
all(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
any(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmax(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmin(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argsort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
astype(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
byteswap(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
choose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
clip(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
compress(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
conj(...)
conjugate(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
copy(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumprod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumsum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
diagonal(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dump(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dumps(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
fill(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
flatten(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
getfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
item(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
itemset(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
max(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
mean(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
min(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
newbyteorder(...)
newbyteorder(new_order='S')
 
Return a new `dtype` with a different byte order.
 
Changes are also made in all fields and sub-arrays of the data type.
 
The `new_order` code can be any from the following:
 
* {'<', 'L'} - little endian
* {'>', 'B'} - big endian
* {'=', 'N'} - native order
* 'S' - swap dtype from current to opposite endian
* {'|', 'I'} - ignore (no change to byte order)
 
Parameters
----------
new_order : str, optional
    Byte order to force; a value from the byte order specifications
    above.  The default value ('S') results in swapping the current
    byte order. The code does a case-insensitive check on the first
    letter of `new_order` for the alternatives above.  For example,
    any of 'B' or 'b' or 'biggish' are valid to specify big-endian.
 
 
Returns
-------
new_dtype : dtype
    New `dtypeobject with the given change to the byte order.
nonzero(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
prod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ptp(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
put(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ravel(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
repeat(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
reshape(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
resize(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
round(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
searchsorted(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setflags(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
squeeze(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
std(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
swapaxes(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
take(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tofile(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tolist(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tostring(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
trace(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
transpose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
var(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
view(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.

Data descriptors inherited from generic:
T
transpose
__array_interface__
Array protocol: Python side
__array_priority__
Array priority.
__array_struct__
Array protocol: struct
base
base object
data
pointer to start of data
dtype
get array data-descriptor
flags
integer value of flags
flat
a 1-d view of scalar
imag
imaginary part of scalar
itemsize
length of one element in bytes
nbytes
length of item in bytes
ndim
number of array dimensions
real
real part of scalar
shape
tuple of array dimensions
size
number of elements in the gentype
strides
tuple of bytes steps in each dimension

 
class datetime64(generic)
    
Method resolution order:
datetime64
generic
__builtin__.object

Methods defined here:
__eq__(...)
x.__eq__(y) <==> x==y
__ge__(...)
x.__ge__(y) <==> x>=y
__gt__(...)
x.__gt__(y) <==> x>y
__hash__(...)
x.__hash__() <==> hash(x)
__le__(...)
x.__le__(y) <==> x<=y
__lt__(...)
x.__lt__(y) <==> x<y
__ne__(...)
x.__ne__(y) <==> x!=y
__repr__(...)
x.__repr__() <==> repr(x)
__str__(...)
x.__str__() <==> str(x)

Data and other attributes defined here:
__new__ = <built-in method __new__ of type object>
T.__new__(S, ...) -> a new object with type S, a subtype of T

Methods inherited from generic:
__abs__(...)
x.__abs__() <==> abs(x)
__add__(...)
x.__add__(y) <==> x+y
__and__(...)
x.__and__(y) <==> x&y
__array__(...)
sc.__array__(|type) return 0-dim array
__array_wrap__(...)
sc.__array_wrap__(obj) return scalar from array
__copy__(...)
__deepcopy__(...)
__div__(...)
x.__div__(y) <==> x/y
__divmod__(...)
x.__divmod__(y) <==> divmod(x, y)
__float__(...)
x.__float__() <==> float(x)
__floordiv__(...)
x.__floordiv__(y) <==> x//y
__format__(...)
NumPy array scalar formatter
__getitem__(...)
x.__getitem__(y) <==> x[y]
__hex__(...)
x.__hex__() <==> hex(x)
__int__(...)
x.__int__() <==> int(x)
__invert__(...)
x.__invert__() <==> ~x
__long__(...)
x.__long__() <==> long(x)
__lshift__(...)
x.__lshift__(y) <==> x<<y
__mod__(...)
x.__mod__(y) <==> x%y
__mul__(...)
x.__mul__(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__(...)
__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
__setstate__(...)
__sub__(...)
x.__sub__(y) <==> x-y
__truediv__(...)
x.__truediv__(y) <==> x/y
__xor__(...)
x.__xor__(y) <==> x^y
all(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
any(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmax(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmin(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argsort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
astype(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
byteswap(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
choose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
clip(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
compress(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
conj(...)
conjugate(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
copy(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumprod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumsum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
diagonal(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dump(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dumps(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
fill(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
flatten(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
getfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
item(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
itemset(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
max(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
mean(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
min(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
newbyteorder(...)
newbyteorder(new_order='S')
 
Return a new `dtype` with a different byte order.
 
Changes are also made in all fields and sub-arrays of the data type.
 
The `new_order` code can be any from the following:
 
* {'<', 'L'} - little endian
* {'>', 'B'} - big endian
* {'=', 'N'} - native order
* 'S' - swap dtype from current to opposite endian
* {'|', 'I'} - ignore (no change to byte order)
 
Parameters
----------
new_order : str, optional
    Byte order to force; a value from the byte order specifications
    above.  The default value ('S') results in swapping the current
    byte order. The code does a case-insensitive check on the first
    letter of `new_order` for the alternatives above.  For example,
    any of 'B' or 'b' or 'biggish' are valid to specify big-endian.
 
 
Returns
-------
new_dtype : dtype
    New `dtypeobject with the given change to the byte order.
nonzero(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
prod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ptp(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
put(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ravel(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
repeat(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
reshape(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
resize(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
round(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
searchsorted(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setflags(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
squeeze(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
std(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
swapaxes(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
take(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tofile(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tolist(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tostring(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
trace(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
transpose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
var(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
view(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.

Data descriptors inherited from generic:
T
transpose
__array_interface__
Array protocol: Python side
__array_priority__
Array priority.
__array_struct__
Array protocol: struct
base
base object
data
pointer to start of data
dtype
get array data-descriptor
flags
integer value of flags
flat
a 1-d view of scalar
imag
imaginary part of scalar
itemsize
length of one element in bytes
nbytes
length of item in bytes
ndim
number of array dimensions
real
real part of scalar
shape
tuple of array dimensions
size
number of elements in the gentype
strides
tuple of bytes steps in each dimension

 
double = class float64(floating, __builtin__.float)
    64-bit floating-point number. Character code 'd'. Python float compatible.
 
 
Method resolution order:
float64
floating
inexact
number
generic
__builtin__.float
__builtin__.object

Methods defined here:
__eq__(...)
x.__eq__(y) <==> x==y
__ge__(...)
x.__ge__(y) <==> x>=y
__gt__(...)
x.__gt__(y) <==> x>y
__le__(...)
x.__le__(y) <==> x<=y
__lt__(...)
x.__lt__(y) <==> x<y
__ne__(...)
x.__ne__(y) <==> x!=y
__repr__(...)
x.__repr__() <==> repr(x)
__str__(...)
x.__str__() <==> str(x)

Data and other attributes defined here:
__new__ = <built-in method __new__ of type object>
T.__new__(S, ...) -> a new object with type S, a subtype of T

Methods inherited from generic:
__abs__(...)
x.__abs__() <==> abs(x)
__add__(...)
x.__add__(y) <==> x+y
__and__(...)
x.__and__(y) <==> x&y
__array__(...)
sc.__array__(|type) return 0-dim array
__array_wrap__(...)
sc.__array_wrap__(obj) return scalar from array
__copy__(...)
__deepcopy__(...)
__div__(...)
x.__div__(y) <==> x/y
__divmod__(...)
x.__divmod__(y) <==> divmod(x, y)
__float__(...)
x.__float__() <==> float(x)
__floordiv__(...)
x.__floordiv__(y) <==> x//y
__format__(...)
NumPy array scalar formatter
__getitem__(...)
x.__getitem__(y) <==> x[y]
__hex__(...)
x.__hex__() <==> hex(x)
__int__(...)
x.__int__() <==> int(x)
__invert__(...)
x.__invert__() <==> ~x
__long__(...)
x.__long__() <==> long(x)
__lshift__(...)
x.__lshift__(y) <==> x<<y
__mod__(...)
x.__mod__(y) <==> x%y
__mul__(...)
x.__mul__(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__(...)
__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
__setstate__(...)
__sub__(...)
x.__sub__(y) <==> x-y
__truediv__(...)
x.__truediv__(y) <==> x/y
__xor__(...)
x.__xor__(y) <==> x^y
all(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
any(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmax(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmin(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argsort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
astype(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
byteswap(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
choose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
clip(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
compress(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
conj(...)
conjugate(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
copy(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumprod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumsum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
diagonal(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dump(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dumps(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
fill(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
flatten(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
getfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
item(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
itemset(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
max(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
mean(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
min(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
newbyteorder(...)
newbyteorder(new_order='S')
 
Return a new `dtype` with a different byte order.
 
Changes are also made in all fields and sub-arrays of the data type.
 
The `new_order` code can be any from the following:
 
* {'<', 'L'} - little endian
* {'>', 'B'} - big endian
* {'=', 'N'} - native order
* 'S' - swap dtype from current to opposite endian
* {'|', 'I'} - ignore (no change to byte order)
 
Parameters
----------
new_order : str, optional
    Byte order to force; a value from the byte order specifications
    above.  The default value ('S') results in swapping the current
    byte order. The code does a case-insensitive check on the first
    letter of `new_order` for the alternatives above.  For example,
    any of 'B' or 'b' or 'biggish' are valid to specify big-endian.
 
 
Returns
-------
new_dtype : dtype
    New `dtypeobject with the given change to the byte order.
nonzero(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
prod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ptp(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
put(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ravel(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
repeat(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
reshape(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
resize(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
round(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
searchsorted(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setflags(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
squeeze(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
std(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
swapaxes(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
take(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tofile(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tolist(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tostring(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
trace(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
transpose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
var(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
view(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.

Data descriptors inherited from generic:
T
transpose
__array_interface__
Array protocol: Python side
__array_priority__
Array priority.
__array_struct__
Array protocol: struct
base
base object
data
pointer to start of data
dtype
get array data-descriptor
flags
integer value of flags
flat
a 1-d view of scalar
imag
imaginary part of scalar
itemsize
length of one element in bytes
nbytes
length of item in bytes
ndim
number of array dimensions
real
real part of scalar
shape
tuple of array dimensions
size
number of elements in the gentype
strides
tuple of bytes steps in each dimension

Methods inherited from __builtin__.float:
__coerce__(...)
x.__coerce__(y) <==> coerce(x, y)
__getattribute__(...)
x.__getattribute__('name') <==> x.name
__getformat__(...)
float.__getformat__(typestr) -> string
 
You probably don't want to use this function.  It exists mainly to be
used in Python's test suite.
 
typestr must be 'double' or 'float'.  This function returns whichever of
'unknown', 'IEEE, big-endian' or 'IEEE, little-endian' best describes the
format of floating point numbers used by the C type named by typestr.
__getnewargs__(...)
__hash__(...)
x.__hash__() <==> hash(x)
__setformat__(...)
float.__setformat__(typestr, fmt) -> None
 
You probably don't want to use this function.  It exists mainly to be
used in Python's test suite.
 
typestr must be 'double' or 'float'.  fmt must be one of 'unknown',
'IEEE, big-endian' or 'IEEE, little-endian', and in addition can only be
one of the latter two if it appears to match the underlying C reality.
 
Override the automatic determination of C-level floating point type.
This affects how floats are converted to and from binary strings.
__trunc__(...)
Return the Integral closest to x between 0 and x.
as_integer_ratio(...)
float.as_integer_ratio() -> (intint)
 
Return a pair of integers, whose ratio is exactly equal to the original
float and with a positive denominator.
Raise OverflowError on infinities and a ValueError on NaNs.
 
>>> (10.0).as_integer_ratio()
(10, 1)
>>> (0.0).as_integer_ratio()
(0, 1)
>>> (-.25).as_integer_ratio()
(-1, 4)
fromhex(...)
float.fromhex(string) -> float
 
Create a floating-point number from a hexadecimal string.
>>> float.fromhex('0x1.ffffp10')
2047.984375
>>> float.fromhex('-0x1p-1074')
-4.9406564584124654e-324
hex(...)
float.hex() -> string
 
Return a hexadecimal representation of a floating-point number.
>>> (-0.1).hex()
'-0x1.999999999999ap-4'
>>> 3.14159.hex()
'0x1.921f9f01b866ep+1'
is_integer(...)
Return True if the float is an integer.

 
class dtype(__builtin__.object)
    dtype(obj, align=False, copy=False)
 
Create a data type object.
 
A numpy array is homogeneous, and contains elements described by a
dtype object. A dtype object can be constructed from different
combinations of fundamental numeric types.
 
Parameters
----------
obj
    Object to be converted to a data type object.
align : bool, optional
    Add padding to the fields to match what a C compiler would output
    for a similar C-struct. Can be ``True`` only if `obj` is a dictionary
    or a comma-separated string. If a struct dtype is being created,
    this also sets a sticky alignment flag ``isalignedstruct``.
copy : bool, optional
    Make a new copy of the data-type object. If ``False``, the result
    may just be a reference to a built-in data-type object.
 
See also
--------
result_type
 
Examples
--------
Using array-scalar type:
 
>>> np.dtype(np.int16)
dtype('int16')
 
Record, one field name 'f1', containing int16:
 
>>> np.dtype([('f1', np.int16)])
dtype([('f1', '<i2')])
 
Record, one field named 'f1', in itself containing a record with one field:
 
>>> np.dtype([('f1', [('f1', np.int16)])])
dtype([('f1', [('f1', '<i2')])])
 
Record, two fields: the first field contains an unsigned int, the
second an int32:
 
>>> np.dtype([('f1', np.uint), ('f2', np.int32)])
dtype([('f1', '<u4'), ('f2', '<i4')])
 
Using array-protocol type strings:
 
>>> np.dtype([('a','f8'),('b','S10')])
dtype([('a', '<f8'), ('b', '|S10')])
 
Using comma-separated field formats.  The shape is (2,3):
 
>>> np.dtype("i4, (2,3)f8")
dtype([('f0', '<i4'), ('f1', '<f8', (2, 3))])
 
Using tuples.  ``int`` is a fixed type, 3 the field's shape.  ``void``
is a flexible type, here of size 10:
 
>>> np.dtype([('hello',(np.int,3)),('world',np.void,10)])
dtype([('hello', '<i4', 3), ('world', '|V10')])
 
Subdivide ``int16`` into 2 ``int8``'s, called x and y.  0 and 1 are
the offsets in bytes:
 
>>> np.dtype((np.int16, {'x':(np.int8,0), 'y':(np.int8,1)}))
dtype(('<i2', [('x', '|i1'), ('y', '|i1')]))
 
Using dictionaries.  Two fields named 'gender' and 'age':
 
>>> np.dtype({'names':['gender','age'], 'formats':['S1',np.uint8]})
dtype([('gender', '|S1'), ('age', '|u1')])
 
Offsets in bytes, here 0 and 25:
 
>>> np.dtype({'surname':('S25',0),'age':(np.uint8,25)})
dtype([('surname', '|S25'), ('age', '|u1')])
 
  Methods defined here:
__eq__(...)
x.__eq__(y) <==> x==y
__ge__(...)
x.__ge__(y) <==> x>=y
__getitem__(...)
x.__getitem__(y) <==> x[y]
__gt__(...)
x.__gt__(y) <==> x>y
__hash__(...)
x.__hash__() <==> hash(x)
__le__(...)
x.__le__(y) <==> x<=y
__len__(...)
x.__len__() <==> len(x)
__lt__(...)
x.__lt__(y) <==> x<y
__mul__(...)
x.__mul__(n) <==> x*n
__ne__(...)
x.__ne__(y) <==> x!=y
__reduce__(...)
__repr__(...)
x.__repr__() <==> repr(x)
__rmul__(...)
x.__rmul__(n) <==> n*x
__setstate__(...)
__str__(...)
x.__str__() <==> str(x)
newbyteorder(...)
newbyteorder(new_order='S')
 
Return a new dtype with a different byte order.
 
Changes are also made in all fields and sub-arrays of the data type.
 
Parameters
----------
new_order : string, optional
    Byte order to force; a value from the byte order
    specifications below.  The default value ('S') results in
    swapping the current byte order.
    `new_order` codes can be any of::
 
     * 'S' - swap dtype from current to opposite endian
     * {'<', 'L'} - little endian
     * {'>', 'B'} - big endian
     * {'=', 'N'} - native order
     * {'|', 'I'} - ignore (no change to byte order)
 
    The code does a case-insensitive check on the first letter of
    `new_order` for these alternatives.  For example, any of '>'
    or 'B' or 'b' or 'brian' are valid to specify big-endian.
 
Returns
-------
new_dtype : dtype
    New dtype object with the given change to the byte order.
 
Notes
-----
Changes are also made in all fields and sub-arrays of the data type.
 
Examples
--------
>>> import sys
>>> sys_is_le = sys.byteorder == 'little'
>>> native_code = sys_is_le and '<' or '>'
>>> swapped_code = sys_is_le and '>' or '<'
>>> native_dt = np.dtype(native_code+'i2')
>>> swapped_dt = np.dtype(swapped_code+'i2')
>>> native_dt.newbyteorder('S') == swapped_dt
True
>>> native_dt.newbyteorder() == swapped_dt
True
>>> native_dt == swapped_dt.newbyteorder('S')
True
>>> native_dt == swapped_dt.newbyteorder('=')
True
>>> native_dt == swapped_dt.newbyteorder('N')
True
>>> native_dt == native_dt.newbyteorder('|')
True
>>> np.dtype('<i2') == native_dt.newbyteorder('<')
True
>>> np.dtype('<i2') == native_dt.newbyteorder('L')
True
>>> np.dtype('>i2') == native_dt.newbyteorder('>')
True
>>> np.dtype('>i2') == native_dt.newbyteorder('B')
True

Data descriptors defined here:
alignment
The required alignment (bytes) of this data-type according to the compiler.
 
More information is available in the C-API section of the manual.
base
byteorder
A character indicating the byte-order of this data-type object.
 
One of:
 
===  ==============
'='  native
'<'  little-endian
'>'  big-endian
'|'  not applicable
===  ==============
 
All built-in data-type objects have byteorder either '=' or '|'.
 
Examples
--------
 
>>> dt = np.dtype('i2')
>>> dt.byteorder
'='
>>> # endian is not relevant for 8 bit numbers
>>> np.dtype('i1').byteorder
'|'
>>> # or ASCII strings
>>> np.dtype('S2').byteorder
'|'
>>> # Even if specific code is given, and it is native
>>> # '=' is the byteorder
>>> import sys
>>> sys_is_le = sys.byteorder == 'little'
>>> native_code = sys_is_le and '<' or '>'
>>> swapped_code = sys_is_le and '>' or '<'
>>> dt = np.dtype(native_code + 'i2')
>>> dt.byteorder
'='
>>> # Swapped code shows up as itself
>>> dt = np.dtype(swapped_code + 'i2')
>>> dt.byteorder == swapped_code
True
char
A unique character code for each of the 21 different built-in types.
descr
Array-interface compliant full description of the data-type.
 
The format is that required by the 'descr' key in the
`__array_interface__` attribute.
fields
Dictionary of named fields defined for this data type, or ``None``.
 
The dictionary is indexed by keys that are the names of the fields.
Each entry in the dictionary is a tuple fully describing the field::
 
  (dtype, offset[, title])
 
If present, the optional title can be any object (if it is a string
or unicode then it will also be a key in the fields dictionary,
otherwise it's meta-data). Notice also that the first two elements
of the tuple can be passed directly as arguments to the ``ndarray.getfield``
and ``ndarray.setfield`` methods.
 
See Also
--------
ndarray.getfield, ndarray.setfield
 
Examples
--------
>>> dt = np.dtype([('name', np.str_, 16), ('grades', np.float64, (2,))])
>>> print dt.fields
{'grades': (dtype(('float64',(2,))), 16), 'name': (dtype('|S16'), 0)}
flags
Bit-flags describing how this data type is to be interpreted.
 
Bit-masks are in `numpy.core.multiarray` as the constants
`ITEM_HASOBJECT`, `LIST_PICKLE`, `ITEM_IS_POINTER`, `NEEDS_INIT`,
`NEEDS_PYAPI`, `USE_GETITEM`, `USE_SETITEM`. A full explanation
of these flags is in C-API documentation; they are largely useful
for user-defined data-types.
hasobject
Boolean indicating whether this dtype contains any reference-counted
objects in any fields or sub-dtypes.
 
Recall that what is actually in the ndarray memory representing
the Python object is the memory address of that object (a pointer).
Special handling may be required, and this attribute is useful for
distinguishing data types that may contain arbitrary Python objects
and data-types that won't.
isalignedstruct
Boolean indicating whether the dtype is a struct which maintains
field alignment. This flag is sticky, so when combining multiple
structs together, it is preserved and produces new dtypes which
are also aligned.
isbuiltin
Integer indicating how this dtype relates to the built-in dtypes.
 
Read-only.
 
=  ========================================================================
0  if this is a structured array type, with fields
1  if this is a dtype compiled into numpy (such as ints, floats etc)
2  if the dtype is for a user-defined numpy type
   A user-defined type uses the numpy C-API machinery to extend
   numpy to handle a new array type. See
   :ref:`user.user-defined-data-types` in the Numpy manual.
=  ========================================================================
 
Examples
--------
>>> dt = np.dtype('i2')
>>> dt.isbuiltin
1
>>> dt = np.dtype('f8')
>>> dt.isbuiltin
1
>>> dt = np.dtype([('field1', 'f8')])
>>> dt.isbuiltin
0
isnative
Boolean indicating whether the byte order of this dtype is native
to the platform.
itemsize
The element size of this data-type object.
 
For 18 of the 21 types this number is fixed by the data-type.
For the flexible data-types, this number can be anything.
kind
A character code (one of 'biufcSUV') identifying the general kind of data.
metadata
name
A bit-width name for this data-type.
 
Un-sized flexible data-type objects do not have this attribute.
names
Ordered list of field names, or ``None`` if there are no fields.
 
The names are ordered according to increasing byte offset. This can be
used, for example, to walk through all of the named fields in offset order.
 
Examples
--------
>>> dt = np.dtype([('name', np.str_, 16), ('grades', np.float64, (2,))])
>>> dt.names
('name', 'grades')
num
A unique number for each of the 21 different built-in types.
 
These are roughly ordered from least-to-most precision.
shape
Shape tuple of the sub-array if this data type describes a sub-array,
and ``()`` otherwise.
str
The array-protocol typestring of this data-type object.
subdtype
Tuple ``(item_dtype, shape)`` if this `dtype` describes a sub-array, and
None otherwise.
 
The *shape* is the fixed shape of the sub-array described by this
data type, and *item_dtype* the data type of the array.
 
If a field whose dtype object has this attribute is retrieved,
then the extra dimensions implied by *shape* are tacked on to
the end of the retrieved array.
type
The type object used to instantiate a scalar of this data-type.

Data and other attributes defined here:
__new__ = <built-in method __new__ of type object>
T.__new__(S, ...) -> a new object with type S, a subtype of T

 
class errstate(__builtin__.object)
    errstate(**kwargs)
 
Context manager for floating-point error handling.
 
Using an instance of `errstate` as a context manager allows statements in
that context to execute with a known error handling behavior. Upon entering
the context the error handling is set with `seterr` and `seterrcall`, and
upon exiting it is reset to what it was before.
 
Parameters
----------
kwargs : {divide, over, under, invalid}
    Keyword arguments. The valid keywords are the possible floating-point
    exceptions. Each keyword should have a string value that defines the
    treatment for the particular error. Possible values are
    {'ignore', 'warn', 'raise', 'call', 'print', 'log'}.
 
See Also
--------
seterr, geterr, seterrcall, geterrcall
 
Notes
-----
The ``with`` statement was introduced in Python 2.5, and can only be used
there by importing it: ``from __future__ import with_statement``. In
earlier Python versions the ``with`` statement is not available.
 
For complete documentation of the types of floating-point exceptions and
treatment options, see `seterr`.
 
Examples
--------
>>> from __future__ import with_statement  # use 'with' in Python 2.5
>>> olderr = np.seterr(all='ignore')  # Set error handling to known state.
 
>>> np.arange(3) / 0.
array([ NaN,  Inf,  Inf])
>>> with np.errstate(divide='warn'):
...     np.arange(3) / 0.
...
__main__:2: RuntimeWarning: divide by zero encountered in divide
array([ NaN,  Inf,  Inf])
 
>>> np.sqrt(-1)
nan
>>> with np.errstate(invalid='raise'):
...     np.sqrt(-1)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 2, in <module>
FloatingPointError: invalid value encountered in sqrt
 
Outside the context the error handling behavior has not changed:
 
>>> np.geterr()
{'over': 'warn', 'divide': 'warn', 'invalid': 'warn',
'under': 'ignore'}
 
  Methods defined here:
__enter__(self)
__exit__(self, *exc_info)
__init__(self, **kwargs)
# Note that we don't want to run the above doctests because they will fail
# without a from __future__ import with_statement

Data descriptors defined here:
__dict__
dictionary for instance variables (if defined)
__weakref__
list of weak references to the object (if defined)

 
class finfo(__builtin__.object)
    finfo(dtype)
 
Machine limits for floating point types.
 
Attributes
----------
eps : float
    The smallest representable positive number such that
    ``1.0 + eps != 1.0``.  Type of `eps` is an appropriate floating
    point type.
epsneg : floating point number of the appropriate type
    The smallest representable positive number such that
    ``1.0 - epsneg != 1.0``.
iexp : int
    The number of bits in the exponent portion of the floating point
    representation.
machar : MachAr
    The object which calculated these parameters and holds more
    detailed information.
machep : int
    The exponent that yields `eps`.
max : floating point number of the appropriate type
    The largest representable number.
maxexp : int
    The smallest positive power of the base (2) that causes overflow.
min : floating point number of the appropriate type
    The smallest representable number, typically ``-max``.
minexp : int
    The most negative power of the base (2) consistent with there
    being no leading 0's in the mantissa.
negep : int
    The exponent that yields `epsneg`.
nexp : int
    The number of bits in the exponent including its sign and bias.
nmant : int
    The number of bits in the mantissa.
precision : int
    The approximate number of decimal digits to which this kind of
    float is precise.
resolution : floating point number of the appropriate type
    The approximate decimal resolution of this type, i.e.,
    ``10**-precision``.
tiny : float
    The smallest positive usable number.  Type of `tiny` is an
    appropriate floating point type.
 
Parameters
----------
dtype : floatdtype, or instance
    Kind of floating point data-type about which to get information.
 
See Also
--------
MachAr : The implementation of the tests that produce this information.
iinfo : The equivalent for integer data types.
 
Notes
-----
For developers of NumPy: do not instantiate this at the module level.
The initial calculation of these parameters is expensive and negatively
impacts import times.  These objects are cached, so calling ``finfo()``
repeatedly inside your functions is not a problem.
 
  Methods defined here:
__repr__(self)
__str__(self)

Static methods defined here:
__new__(cls, dtype)

Data descriptors defined here:
__dict__
dictionary for instance variables (if defined)
__weakref__
list of weak references to the object (if defined)

 
class flatiter(__builtin__.object)
    Flat iterator object to iterate over arrays.
 
A `flatiter` iterator is returned by ``x.flat`` for any array `x`.
It allows iterating over the array as if it were a 1-D array,
either in a for-loop or by calling its `next` method.
 
Iteration is done in C-contiguous style, with the last index varying the
fastest. The iterator can also be indexed using basic slicing or
advanced indexing.
 
See Also
--------
ndarray.flat : Return a flat iterator over an array.
ndarray.flatten : Returns a flattened copy of an array.
 
Notes
-----
A `flatiter` iterator can not be constructed directly from Python code
by calling the `flatiter` constructor.
 
Examples
--------
>>> x = np.arange(6).reshape(2, 3)
>>> fl = x.flat
>>> type(fl)
<type 'numpy.flatiter'>
>>> for item in fl:
...     print item
...
0
1
2
3
4
5
 
>>> fl[2:4]
array([2, 3])
 
  Methods defined here:
__array__(...)
__array__(type=None) Get array from iterator
__delitem__(...)
x.__delitem__(y) <==> del x[y]
__eq__(...)
x.__eq__(y) <==> x==y
__ge__(...)
x.__ge__(y) <==> x>=y
__getitem__(...)
x.__getitem__(y) <==> x[y]
__gt__(...)
x.__gt__(y) <==> x>y
__iter__(...)
x.__iter__() <==> iter(x)
__le__(...)
x.__le__(y) <==> x<=y
__len__(...)
x.__len__() <==> len(x)
__lt__(...)
x.__lt__(y) <==> x<y
__ne__(...)
x.__ne__(y) <==> x!=y
__setitem__(...)
x.__setitem__(i, y) <==> x[i]=y
copy(...)
copy()
 
Get a copy of the iterator as a 1-D array.
 
Examples
--------
>>> x = np.arange(6).reshape(2, 3)
>>> x
array([[0, 1, 2],
       [3, 4, 5]])
>>> fl = x.flat
>>> fl.copy()
array([0, 1, 2, 3, 4, 5])
next(...)
x.next() -> the next value, or raise StopIteration

Data descriptors defined here:
base
A reference to the array that is iterated over.
 
Examples
--------
>>> x = np.arange(5)
>>> fl = x.flat
>>> fl.base is x
True
coords
An N-dimensional tuple of current coordinates.
 
Examples
--------
>>> x = np.arange(6).reshape(2, 3)
>>> fl = x.flat
>>> fl.coords
(0, 0)
>>> fl.next()
0
>>> fl.coords
(0, 1)
index
Current flat index into the array.
 
Examples
--------
>>> x = np.arange(6).reshape(2, 3)
>>> fl = x.flat
>>> fl.index
0
>>> fl.next()
0
>>> fl.index
1

 
class flexible(generic)
    
Method resolution order:
flexible
generic
__builtin__.object

Methods inherited from generic:
__abs__(...)
x.__abs__() <==> abs(x)
__add__(...)
x.__add__(y) <==> x+y
__and__(...)
x.__and__(y) <==> x&y
__array__(...)
sc.__array__(|type) return 0-dim array
__array_wrap__(...)
sc.__array_wrap__(obj) return scalar from array
__copy__(...)
__deepcopy__(...)
__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
__format__(...)
NumPy array scalar formatter
__ge__(...)
x.__ge__(y) <==> x>=y
__getitem__(...)
x.__getitem__(y) <==> x[y]
__gt__(...)
x.__gt__(y) <==> x>y
__hex__(...)
x.__hex__() <==> hex(x)
__int__(...)
x.__int__() <==> int(x)
__invert__(...)
x.__invert__() <==> ~x
__le__(...)
x.__le__(y) <==> x<=y
__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__(...)
__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
__setstate__(...)
__str__(...)
x.__str__() <==> str(x)
__sub__(...)
x.__sub__(y) <==> x-y
__truediv__(...)
x.__truediv__(y) <==> x/y
__xor__(...)
x.__xor__(y) <==> x^y
all(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
any(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmax(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmin(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argsort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
astype(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
byteswap(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
choose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
clip(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
compress(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
conj(...)
conjugate(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
copy(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumprod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumsum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
diagonal(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dump(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dumps(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
fill(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
flatten(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
getfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
item(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
itemset(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
max(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
mean(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
min(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
newbyteorder(...)
newbyteorder(new_order='S')
 
Return a new `dtype` with a different byte order.
 
Changes are also made in all fields and sub-arrays of the data type.
 
The `new_order` code can be any from the following:
 
* {'<', 'L'} - little endian
* {'>', 'B'} - big endian
* {'=', 'N'} - native order
* 'S' - swap dtype from current to opposite endian
* {'|', 'I'} - ignore (no change to byte order)
 
Parameters
----------
new_order : str, optional
    Byte order to force; a value from the byte order specifications
    above.  The default value ('S') results in swapping the current
    byte order. The code does a case-insensitive check on the first
    letter of `new_order` for the alternatives above.  For example,
    any of 'B' or 'b' or 'biggish' are valid to specify big-endian.
 
 
Returns
-------
new_dtype : dtype
    New `dtypeobject with the given change to the byte order.
nonzero(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
prod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ptp(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
put(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ravel(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
repeat(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
reshape(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
resize(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
round(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
searchsorted(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setflags(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
squeeze(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
std(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
swapaxes(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
take(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tofile(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tolist(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tostring(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
trace(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
transpose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
var(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
view(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.

Data descriptors inherited from generic:
T
transpose
__array_interface__
Array protocol: Python side
__array_priority__
Array priority.
__array_struct__
Array protocol: struct
base
base object
data
pointer to start of data
dtype
get array data-descriptor
flags
integer value of flags
flat
a 1-d view of scalar
imag
imaginary part of scalar
itemsize
length of one element in bytes
nbytes
length of item in bytes
ndim
number of array dimensions
real
real part of scalar
shape
tuple of array dimensions
size
number of elements in the gentype
strides
tuple of bytes steps in each dimension

 
class float128(floating)
    128-bit floating-point number. Character code: 'g'. C long float
compatible.
 
 
Method resolution order:
float128
floating
inexact
number
generic
__builtin__.object

Methods defined here:
__eq__(...)
x.__eq__(y) <==> x==y
__float__(...)
x.__float__() <==> float(x)
__ge__(...)
x.__ge__(y) <==> x>=y
__gt__(...)
x.__gt__(y) <==> x>y
__hash__(...)
x.__hash__() <==> hash(x)
__hex__(...)
x.__hex__() <==> hex(x)
__int__(...)
x.__int__() <==> int(x)
__le__(...)
x.__le__(y) <==> x<=y
__long__(...)
x.__long__() <==> long(x)
__lt__(...)
x.__lt__(y) <==> x<y
__ne__(...)
x.__ne__(y) <==> x!=y
__oct__(...)
x.__oct__() <==> oct(x)
__repr__(...)
x.__repr__() <==> repr(x)
__str__(...)
x.__str__() <==> str(x)

Data and other attributes defined here:
__new__ = <built-in method __new__ of type object>
T.__new__(S, ...) -> a new object with type S, a subtype of T

Methods inherited from generic:
__abs__(...)
x.__abs__() <==> abs(x)
__add__(...)
x.__add__(y) <==> x+y
__and__(...)
x.__and__(y) <==> x&y
__array__(...)
sc.__array__(|type) return 0-dim array
__array_wrap__(...)
sc.__array_wrap__(obj) return scalar from array
__copy__(...)
__deepcopy__(...)
__div__(...)
x.__div__(y) <==> x/y
__divmod__(...)
x.__divmod__(y) <==> divmod(x, y)
__floordiv__(...)
x.__floordiv__(y) <==> x//y
__format__(...)
NumPy array scalar formatter
__getitem__(...)
x.__getitem__(y) <==> x[y]
__invert__(...)
x.__invert__() <==> ~x
__lshift__(...)
x.__lshift__(y) <==> x<<y
__mod__(...)
x.__mod__(y) <==> x%y
__mul__(...)
x.__mul__(y) <==> x*y
__neg__(...)
x.__neg__() <==> -x
__nonzero__(...)
x.__nonzero__() <==> x != 0
__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__(...)
__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
__setstate__(...)
__sub__(...)
x.__sub__(y) <==> x-y
__truediv__(...)
x.__truediv__(y) <==> x/y
__xor__(...)
x.__xor__(y) <==> x^y
all(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
any(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmax(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmin(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argsort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
astype(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
byteswap(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
choose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
clip(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
compress(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
conj(...)
conjugate(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
copy(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumprod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumsum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
diagonal(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dump(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dumps(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
fill(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
flatten(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
getfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
item(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
itemset(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
max(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
mean(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
min(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
newbyteorder(...)
newbyteorder(new_order='S')
 
Return a new `dtype` with a different byte order.
 
Changes are also made in all fields and sub-arrays of the data type.
 
The `new_order` code can be any from the following:
 
* {'<', 'L'} - little endian
* {'>', 'B'} - big endian
* {'=', 'N'} - native order
* 'S' - swap dtype from current to opposite endian
* {'|', 'I'} - ignore (no change to byte order)
 
Parameters
----------
new_order : str, optional
    Byte order to force; a value from the byte order specifications
    above.  The default value ('S') results in swapping the current
    byte order. The code does a case-insensitive check on the first
    letter of `new_order` for the alternatives above.  For example,
    any of 'B' or 'b' or 'biggish' are valid to specify big-endian.
 
 
Returns
-------
new_dtype : dtype
    New `dtypeobject with the given change to the byte order.
nonzero(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
prod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ptp(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
put(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ravel(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
repeat(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
reshape(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
resize(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
round(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
searchsorted(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setflags(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
squeeze(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
std(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
swapaxes(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
take(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tofile(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tolist(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tostring(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
trace(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
transpose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
var(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
view(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.

Data descriptors inherited from generic:
T
transpose
__array_interface__
Array protocol: Python side
__array_priority__
Array priority.
__array_struct__
Array protocol: struct
base
base object
data
pointer to start of data
dtype
get array data-descriptor
flags
integer value of flags
flat
a 1-d view of scalar
imag
imaginary part of scalar
itemsize
length of one element in bytes
nbytes
length of item in bytes
ndim
number of array dimensions
real
real part of scalar
shape
tuple of array dimensions
size
number of elements in the gentype
strides
tuple of bytes steps in each dimension

 
class float16(floating)
    
Method resolution order:
float16
floating
inexact
number
generic
__builtin__.object

Methods defined here:
__eq__(...)
x.__eq__(y) <==> x==y
__ge__(...)
x.__ge__(y) <==> x>=y
__gt__(...)
x.__gt__(y) <==> x>y
__hash__(...)
x.__hash__() <==> hash(x)
__le__(...)
x.__le__(y) <==> x<=y
__lt__(...)
x.__lt__(y) <==> x<y
__ne__(...)
x.__ne__(y) <==> x!=y
__repr__(...)
x.__repr__() <==> repr(x)
__str__(...)
x.__str__() <==> str(x)

Data and other attributes defined here:
__new__ = <built-in method __new__ of type object>
T.__new__(S, ...) -> a new object with type S, a subtype of T

Methods inherited from generic:
__abs__(...)
x.__abs__() <==> abs(x)
__add__(...)
x.__add__(y) <==> x+y
__and__(...)
x.__and__(y) <==> x&y
__array__(...)
sc.__array__(|type) return 0-dim array
__array_wrap__(...)
sc.__array_wrap__(obj) return scalar from array
__copy__(...)
__deepcopy__(...)
__div__(...)
x.__div__(y) <==> x/y
__divmod__(...)
x.__divmod__(y) <==> divmod(x, y)
__float__(...)
x.__float__() <==> float(x)
__floordiv__(...)
x.__floordiv__(y) <==> x//y
__format__(...)
NumPy array scalar formatter
__getitem__(...)
x.__getitem__(y) <==> x[y]
__hex__(...)
x.__hex__() <==> hex(x)
__int__(...)
x.__int__() <==> int(x)
__invert__(...)
x.__invert__() <==> ~x
__long__(...)
x.__long__() <==> long(x)
__lshift__(...)
x.__lshift__(y) <==> x<<y
__mod__(...)
x.__mod__(y) <==> x%y
__mul__(...)
x.__mul__(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__(...)
__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
__setstate__(...)
__sub__(...)
x.__sub__(y) <==> x-y
__truediv__(...)
x.__truediv__(y) <==> x/y
__xor__(...)
x.__xor__(y) <==> x^y
all(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
any(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmax(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmin(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argsort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
astype(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
byteswap(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
choose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
clip(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
compress(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
conj(...)
conjugate(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
copy(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumprod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumsum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
diagonal(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dump(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dumps(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
fill(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
flatten(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
getfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
item(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
itemset(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
max(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
mean(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
min(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
newbyteorder(...)
newbyteorder(new_order='S')
 
Return a new `dtype` with a different byte order.
 
Changes are also made in all fields and sub-arrays of the data type.
 
The `new_order` code can be any from the following:
 
* {'<', 'L'} - little endian
* {'>', 'B'} - big endian
* {'=', 'N'} - native order
* 'S' - swap dtype from current to opposite endian
* {'|', 'I'} - ignore (no change to byte order)
 
Parameters
----------
new_order : str, optional
    Byte order to force; a value from the byte order specifications
    above.  The default value ('S') results in swapping the current
    byte order. The code does a case-insensitive check on the first
    letter of `new_order` for the alternatives above.  For example,
    any of 'B' or 'b' or 'biggish' are valid to specify big-endian.
 
 
Returns
-------
new_dtype : dtype
    New `dtypeobject with the given change to the byte order.
nonzero(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
prod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ptp(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
put(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ravel(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
repeat(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
reshape(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
resize(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
round(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
searchsorted(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setflags(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
squeeze(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
std(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
swapaxes(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
take(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tofile(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tolist(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tostring(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
trace(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
transpose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
var(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
view(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.

Data descriptors inherited from generic:
T
transpose
__array_interface__
Array protocol: Python side
__array_priority__
Array priority.
__array_struct__
Array protocol: struct
base
base object
data
pointer to start of data
dtype
get array data-descriptor
flags
integer value of flags
flat
a 1-d view of scalar
imag
imaginary part of scalar
itemsize
length of one element in bytes
nbytes
length of item in bytes
ndim
number of array dimensions
real
real part of scalar
shape
tuple of array dimensions
size
number of elements in the gentype
strides
tuple of bytes steps in each dimension

 
class float32(floating)
    32-bit floating-point number. Character code 'f'. C float compatible.
 
 
Method resolution order:
float32
floating
inexact
number
generic
__builtin__.object

Methods defined here:
__eq__(...)
x.__eq__(y) <==> x==y
__ge__(...)
x.__ge__(y) <==> x>=y
__gt__(...)
x.__gt__(y) <==> x>y
__hash__(...)
x.__hash__() <==> hash(x)
__le__(...)
x.__le__(y) <==> x<=y
__lt__(...)
x.__lt__(y) <==> x<y
__ne__(...)
x.__ne__(y) <==> x!=y
__repr__(...)
x.__repr__() <==> repr(x)
__str__(...)
x.__str__() <==> str(x)

Data and other attributes defined here:
__new__ = <built-in method __new__ of type object>
T.__new__(S, ...) -> a new object with type S, a subtype of T

Methods inherited from generic:
__abs__(...)
x.__abs__() <==> abs(x)
__add__(...)
x.__add__(y) <==> x+y
__and__(...)
x.__and__(y) <==> x&y
__array__(...)
sc.__array__(|type) return 0-dim array
__array_wrap__(...)
sc.__array_wrap__(obj) return scalar from array
__copy__(...)
__deepcopy__(...)
__div__(...)
x.__div__(y) <==> x/y
__divmod__(...)
x.__divmod__(y) <==> divmod(x, y)
__float__(...)
x.__float__() <==> float(x)
__floordiv__(...)
x.__floordiv__(y) <==> x//y
__format__(...)
NumPy array scalar formatter
__getitem__(...)
x.__getitem__(y) <==> x[y]
__hex__(...)
x.__hex__() <==> hex(x)
__int__(...)
x.__int__() <==> int(x)
__invert__(...)
x.__invert__() <==> ~x
__long__(...)
x.__long__() <==> long(x)
__lshift__(...)
x.__lshift__(y) <==> x<<y
__mod__(...)
x.__mod__(y) <==> x%y
__mul__(...)
x.__mul__(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__(...)
__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
__setstate__(...)
__sub__(...)
x.__sub__(y) <==> x-y
__truediv__(...)
x.__truediv__(y) <==> x/y
__xor__(...)
x.__xor__(y) <==> x^y
all(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
any(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmax(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmin(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argsort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
astype(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
byteswap(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
choose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
clip(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
compress(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
conj(...)
conjugate(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
copy(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumprod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumsum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
diagonal(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dump(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dumps(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
fill(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
flatten(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
getfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
item(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
itemset(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
max(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
mean(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
min(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
newbyteorder(...)
newbyteorder(new_order='S')
 
Return a new `dtype` with a different byte order.
 
Changes are also made in all fields and sub-arrays of the data type.
 
The `new_order` code can be any from the following:
 
* {'<', 'L'} - little endian
* {'>', 'B'} - big endian
* {'=', 'N'} - native order
* 'S' - swap dtype from current to opposite endian
* {'|', 'I'} - ignore (no change to byte order)
 
Parameters
----------
new_order : str, optional
    Byte order to force; a value from the byte order specifications
    above.  The default value ('S') results in swapping the current
    byte order. The code does a case-insensitive check on the first
    letter of `new_order` for the alternatives above.  For example,
    any of 'B' or 'b' or 'biggish' are valid to specify big-endian.
 
 
Returns
-------
new_dtype : dtype
    New `dtypeobject with the given change to the byte order.
nonzero(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
prod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ptp(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
put(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ravel(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
repeat(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
reshape(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
resize(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
round(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
searchsorted(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setflags(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
squeeze(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
std(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
swapaxes(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
take(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tofile(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tolist(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tostring(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
trace(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
transpose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
var(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
view(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.

Data descriptors inherited from generic:
T
transpose
__array_interface__
Array protocol: Python side
__array_priority__
Array priority.
__array_struct__
Array protocol: struct
base
base object
data
pointer to start of data
dtype
get array data-descriptor
flags
integer value of flags
flat
a 1-d view of scalar
imag
imaginary part of scalar
itemsize
length of one element in bytes
nbytes
length of item in bytes
ndim
number of array dimensions
real
real part of scalar
shape
tuple of array dimensions
size
number of elements in the gentype
strides
tuple of bytes steps in each dimension

 
class float64(floating, __builtin__.float)
    64-bit floating-point number. Character code 'd'. Python float compatible.
 
 
Method resolution order:
float64
floating
inexact
number
generic
__builtin__.float
__builtin__.object

Methods defined here:
__eq__(...)
x.__eq__(y) <==> x==y
__ge__(...)
x.__ge__(y) <==> x>=y
__gt__(...)
x.__gt__(y) <==> x>y
__le__(...)
x.__le__(y) <==> x<=y
__lt__(...)
x.__lt__(y) <==> x<y
__ne__(...)
x.__ne__(y) <==> x!=y
__repr__(...)
x.__repr__() <==> repr(x)
__str__(...)
x.__str__() <==> str(x)

Data and other attributes defined here:
__new__ = <built-in method __new__ of type object>
T.__new__(S, ...) -> a new object with type S, a subtype of T

Methods inherited from generic:
__abs__(...)
x.__abs__() <==> abs(x)
__add__(...)
x.__add__(y) <==> x+y
__and__(...)
x.__and__(y) <==> x&y
__array__(...)
sc.__array__(|type) return 0-dim array
__array_wrap__(...)
sc.__array_wrap__(obj) return scalar from array
__copy__(...)
__deepcopy__(...)
__div__(...)
x.__div__(y) <==> x/y
__divmod__(...)
x.__divmod__(y) <==> divmod(x, y)
__float__(...)
x.__float__() <==> float(x)
__floordiv__(...)
x.__floordiv__(y) <==> x//y
__format__(...)
NumPy array scalar formatter
__getitem__(...)
x.__getitem__(y) <==> x[y]
__hex__(...)
x.__hex__() <==> hex(x)
__int__(...)
x.__int__() <==> int(x)
__invert__(...)
x.__invert__() <==> ~x
__long__(...)
x.__long__() <==> long(x)
__lshift__(...)
x.__lshift__(y) <==> x<<y
__mod__(...)
x.__mod__(y) <==> x%y
__mul__(...)
x.__mul__(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__(...)
__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
__setstate__(...)
__sub__(...)
x.__sub__(y) <==> x-y
__truediv__(...)
x.__truediv__(y) <==> x/y
__xor__(...)
x.__xor__(y) <==> x^y
all(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
any(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmax(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmin(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argsort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
astype(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
byteswap(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
choose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
clip(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
compress(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
conj(...)
conjugate(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
copy(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumprod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumsum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
diagonal(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dump(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dumps(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
fill(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
flatten(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
getfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
item(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
itemset(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
max(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
mean(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
min(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
newbyteorder(...)
newbyteorder(new_order='S')
 
Return a new `dtype` with a different byte order.
 
Changes are also made in all fields and sub-arrays of the data type.
 
The `new_order` code can be any from the following:
 
* {'<', 'L'} - little endian
* {'>', 'B'} - big endian
* {'=', 'N'} - native order
* 'S' - swap dtype from current to opposite endian
* {'|', 'I'} - ignore (no change to byte order)
 
Parameters
----------
new_order : str, optional
    Byte order to force; a value from the byte order specifications
    above.  The default value ('S') results in swapping the current
    byte order. The code does a case-insensitive check on the first
    letter of `new_order` for the alternatives above.  For example,
    any of 'B' or 'b' or 'biggish' are valid to specify big-endian.
 
 
Returns
-------
new_dtype : dtype
    New `dtypeobject with the given change to the byte order.
nonzero(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
prod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ptp(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
put(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ravel(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
repeat(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
reshape(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
resize(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
round(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
searchsorted(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setflags(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
squeeze(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
std(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
swapaxes(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
take(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tofile(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tolist(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tostring(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
trace(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
transpose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
var(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
view(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.

Data descriptors inherited from generic:
T
transpose
__array_interface__
Array protocol: Python side
__array_priority__
Array priority.
__array_struct__
Array protocol: struct
base
base object
data
pointer to start of data
dtype
get array data-descriptor
flags
integer value of flags
flat
a 1-d view of scalar
imag
imaginary part of scalar
itemsize
length of one element in bytes
nbytes
length of item in bytes
ndim
number of array dimensions
real
real part of scalar
shape
tuple of array dimensions
size
number of elements in the gentype
strides
tuple of bytes steps in each dimension

Methods inherited from __builtin__.float:
__coerce__(...)
x.__coerce__(y) <==> coerce(x, y)
__getattribute__(...)
x.__getattribute__('name') <==> x.name
__getformat__(...)
float.__getformat__(typestr) -> string
 
You probably don't want to use this function.  It exists mainly to be
used in Python's test suite.
 
typestr must be 'double' or 'float'.  This function returns whichever of
'unknown', 'IEEE, big-endian' or 'IEEE, little-endian' best describes the
format of floating point numbers used by the C type named by typestr.
__getnewargs__(...)
__hash__(...)
x.__hash__() <==> hash(x)
__setformat__(...)
float.__setformat__(typestr, fmt) -> None
 
You probably don't want to use this function.  It exists mainly to be
used in Python's test suite.
 
typestr must be 'double' or 'float'.  fmt must be one of 'unknown',
'IEEE, big-endian' or 'IEEE, little-endian', and in addition can only be
one of the latter two if it appears to match the underlying C reality.
 
Override the automatic determination of C-level floating point type.
This affects how floats are converted to and from binary strings.
__trunc__(...)
Return the Integral closest to x between 0 and x.
as_integer_ratio(...)
float.as_integer_ratio() -> (intint)
 
Return a pair of integers, whose ratio is exactly equal to the original
float and with a positive denominator.
Raise OverflowError on infinities and a ValueError on NaNs.
 
>>> (10.0).as_integer_ratio()
(10, 1)
>>> (0.0).as_integer_ratio()
(0, 1)
>>> (-.25).as_integer_ratio()
(-1, 4)
fromhex(...)
float.fromhex(string) -> float
 
Create a floating-point number from a hexadecimal string.
>>> float.fromhex('0x1.ffffp10')
2047.984375
>>> float.fromhex('-0x1p-1074')
-4.9406564584124654e-324
hex(...)
float.hex() -> string
 
Return a hexadecimal representation of a floating-point number.
>>> (-0.1).hex()
'-0x1.999999999999ap-4'
>>> 3.14159.hex()
'0x1.921f9f01b866ep+1'
is_integer(...)
Return True if the float is an integer.

 
float_ = class float64(floating, __builtin__.float)
    64-bit floating-point number. Character code 'd'. Python float compatible.
 
 
Method resolution order:
float64
floating
inexact
number
generic
__builtin__.float
__builtin__.object

Methods defined here:
__eq__(...)
x.__eq__(y) <==> x==y
__ge__(...)
x.__ge__(y) <==> x>=y
__gt__(...)
x.__gt__(y) <==> x>y
__le__(...)
x.__le__(y) <==> x<=y
__lt__(...)
x.__lt__(y) <==> x<y
__ne__(...)
x.__ne__(y) <==> x!=y
__repr__(...)
x.__repr__() <==> repr(x)
__str__(...)
x.__str__() <==> str(x)

Data and other attributes defined here:
__new__ = <built-in method __new__ of type object>
T.__new__(S, ...) -> a new object with type S, a subtype of T

Methods inherited from generic:
__abs__(...)
x.__abs__() <==> abs(x)
__add__(...)
x.__add__(y) <==> x+y
__and__(...)
x.__and__(y) <==> x&y
__array__(...)
sc.__array__(|type) return 0-dim array
__array_wrap__(...)
sc.__array_wrap__(obj) return scalar from array
__copy__(...)
__deepcopy__(...)
__div__(...)
x.__div__(y) <==> x/y
__divmod__(...)
x.__divmod__(y) <==> divmod(x, y)
__float__(...)
x.__float__() <==> float(x)
__floordiv__(...)
x.__floordiv__(y) <==> x//y
__format__(...)
NumPy array scalar formatter
__getitem__(...)
x.__getitem__(y) <==> x[y]
__hex__(...)
x.__hex__() <==> hex(x)
__int__(...)
x.__int__() <==> int(x)
__invert__(...)
x.__invert__() <==> ~x
__long__(...)
x.__long__() <==> long(x)
__lshift__(...)
x.__lshift__(y) <==> x<<y
__mod__(...)
x.__mod__(y) <==> x%y
__mul__(...)
x.__mul__(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__(...)
__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
__setstate__(...)
__sub__(...)
x.__sub__(y) <==> x-y
__truediv__(...)
x.__truediv__(y) <==> x/y
__xor__(...)
x.__xor__(y) <==> x^y
all(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
any(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmax(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmin(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argsort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
astype(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
byteswap(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
choose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
clip(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
compress(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
conj(...)
conjugate(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
copy(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumprod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumsum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
diagonal(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dump(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dumps(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
fill(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
flatten(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
getfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
item(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
itemset(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
max(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
mean(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
min(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
newbyteorder(...)
newbyteorder(new_order='S')
 
Return a new `dtype` with a different byte order.
 
Changes are also made in all fields and sub-arrays of the data type.
 
The `new_order` code can be any from the following:
 
* {'<', 'L'} - little endian
* {'>', 'B'} - big endian
* {'=', 'N'} - native order
* 'S' - swap dtype from current to opposite endian
* {'|', 'I'} - ignore (no change to byte order)
 
Parameters
----------
new_order : str, optional
    Byte order to force; a value from the byte order specifications
    above.  The default value ('S') results in swapping the current
    byte order. The code does a case-insensitive check on the first
    letter of `new_order` for the alternatives above.  For example,
    any of 'B' or 'b' or 'biggish' are valid to specify big-endian.
 
 
Returns
-------
new_dtype : dtype
    New `dtypeobject with the given change to the byte order.
nonzero(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
prod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ptp(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
put(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ravel(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
repeat(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
reshape(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
resize(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
round(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
searchsorted(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setflags(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
squeeze(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
std(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
swapaxes(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
take(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tofile(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tolist(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tostring(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
trace(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
transpose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
var(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
view(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.

Data descriptors inherited from generic:
T
transpose
__array_interface__
Array protocol: Python side
__array_priority__
Array priority.
__array_struct__
Array protocol: struct
base
base object
data
pointer to start of data
dtype
get array data-descriptor
flags
integer value of flags
flat
a 1-d view of scalar
imag
imaginary part of scalar
itemsize
length of one element in bytes
nbytes
length of item in bytes
ndim
number of array dimensions
real
real part of scalar
shape
tuple of array dimensions
size
number of elements in the gentype
strides
tuple of bytes steps in each dimension

Methods inherited from __builtin__.float:
__coerce__(...)
x.__coerce__(y) <==> coerce(x, y)
__getattribute__(...)
x.__getattribute__('name') <==> x.name
__getformat__(...)
float.__getformat__(typestr) -> string
 
You probably don't want to use this function.  It exists mainly to be
used in Python's test suite.
 
typestr must be 'double' or 'float'.  This function returns whichever of
'unknown', 'IEEE, big-endian' or 'IEEE, little-endian' best describes the
format of floating point numbers used by the C type named by typestr.
__getnewargs__(...)
__hash__(...)
x.__hash__() <==> hash(x)
__setformat__(...)
float.__setformat__(typestr, fmt) -> None
 
You probably don't want to use this function.  It exists mainly to be
used in Python's test suite.
 
typestr must be 'double' or 'float'.  fmt must be one of 'unknown',
'IEEE, big-endian' or 'IEEE, little-endian', and in addition can only be
one of the latter two if it appears to match the underlying C reality.
 
Override the automatic determination of C-level floating point type.
This affects how floats are converted to and from binary strings.
__trunc__(...)
Return the Integral closest to x between 0 and x.
as_integer_ratio(...)
float.as_integer_ratio() -> (intint)
 
Return a pair of integers, whose ratio is exactly equal to the original
float and with a positive denominator.
Raise OverflowError on infinities and a ValueError on NaNs.
 
>>> (10.0).as_integer_ratio()
(10, 1)
>>> (0.0).as_integer_ratio()
(0, 1)
>>> (-.25).as_integer_ratio()
(-1, 4)
fromhex(...)
float.fromhex(string) -> float
 
Create a floating-point number from a hexadecimal string.
>>> float.fromhex('0x1.ffffp10')
2047.984375
>>> float.fromhex('-0x1p-1074')
-4.9406564584124654e-324
hex(...)
float.hex() -> string
 
Return a hexadecimal representation of a floating-point number.
>>> (-0.1).hex()
'-0x1.999999999999ap-4'
>>> 3.14159.hex()
'0x1.921f9f01b866ep+1'
is_integer(...)
Return True if the float is an integer.

 
class floating(inexact)
    
Method resolution order:
floating
inexact
number
generic
__builtin__.object

Methods inherited from generic:
__abs__(...)
x.__abs__() <==> abs(x)
__add__(...)
x.__add__(y) <==> x+y
__and__(...)
x.__and__(y) <==> x&y
__array__(...)
sc.__array__(|type) return 0-dim array
__array_wrap__(...)
sc.__array_wrap__(obj) return scalar from array
__copy__(...)
__deepcopy__(...)
__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
__format__(...)
NumPy array scalar formatter
__ge__(...)
x.__ge__(y) <==> x>=y
__getitem__(...)
x.__getitem__(y) <==> x[y]
__gt__(...)
x.__gt__(y) <==> x>y
__hex__(...)
x.__hex__() <==> hex(x)
__int__(...)
x.__int__() <==> int(x)
__invert__(...)
x.__invert__() <==> ~x
__le__(...)
x.__le__(y) <==> x<=y
__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__(...)
__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
__setstate__(...)
__str__(...)
x.__str__() <==> str(x)
__sub__(...)
x.__sub__(y) <==> x-y
__truediv__(...)
x.__truediv__(y) <==> x/y
__xor__(...)
x.__xor__(y) <==> x^y
all(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
any(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmax(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmin(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argsort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
astype(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
byteswap(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
choose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
clip(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
compress(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
conj(...)
conjugate(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
copy(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumprod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumsum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
diagonal(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dump(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dumps(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
fill(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
flatten(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
getfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
item(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
itemset(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
max(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
mean(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
min(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
newbyteorder(...)
newbyteorder(new_order='S')
 
Return a new `dtype` with a different byte order.
 
Changes are also made in all fields and sub-arrays of the data type.
 
The `new_order` code can be any from the following:
 
* {'<', 'L'} - little endian
* {'>', 'B'} - big endian
* {'=', 'N'} - native order
* 'S' - swap dtype from current to opposite endian
* {'|', 'I'} - ignore (no change to byte order)
 
Parameters
----------
new_order : str, optional
    Byte order to force; a value from the byte order specifications
    above.  The default value ('S') results in swapping the current
    byte order. The code does a case-insensitive check on the first
    letter of `new_order` for the alternatives above.  For example,
    any of 'B' or 'b' or 'biggish' are valid to specify big-endian.
 
 
Returns
-------
new_dtype : dtype
    New `dtypeobject with the given change to the byte order.
nonzero(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
prod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ptp(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
put(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ravel(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
repeat(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
reshape(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
resize(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
round(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
searchsorted(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setflags(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
squeeze(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
std(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
swapaxes(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
take(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tofile(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tolist(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tostring(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
trace(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
transpose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
var(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
view(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.

Data descriptors inherited from generic:
T
transpose
__array_interface__
Array protocol: Python side
__array_priority__
Array priority.
__array_struct__
Array protocol: struct
base
base object
data
pointer to start of data
dtype
get array data-descriptor
flags
integer value of flags
flat
a 1-d view of scalar
imag
imaginary part of scalar
itemsize
length of one element in bytes
nbytes
length of item in bytes
ndim
number of array dimensions
real
real part of scalar
shape
tuple of array dimensions
size
number of elements in the gentype
strides
tuple of bytes steps in each dimension

 
class format_parser
    Class to convert formats, names, titles description to a dtype.
 
After constructing the format_parser object, the dtype attribute is
the converted data-type:
``dtype = format_parser(formats, names, titles).dtype``
 
Attributes
----------
dtype : dtype
    The converted data-type.
 
Parameters
----------
formats : str or list of str
    The format description, either specified as a string with
    comma-separated format descriptions in the form ``'f8, i4, a5'``, or
    a list of format description strings  in the form
    ``['f8', 'i4', 'a5']``.
names : str or list/tuple of str
    The field names, either specified as a comma-separated string in the
    form ``'col1, col2, col3'``, or as a list or tuple of strings in the
    form ``['col1', 'col2', 'col3']``.
    An empty list can be used, in that case default field names
    ('f0', 'f1', ...) are used.
titles : sequence
    Sequence of title strings. An empty list can be used to leave titles
    out.
aligned : bool, optional
    If True, align the fields by padding as the C-compiler would.
    Default is False.
byteorder : str, optional
    If specified, all the fields will be changed to the
    provided byte-order.  Otherwise, the default byte-order is
    used. For all available string specifiers, see `dtype.newbyteorder`.
 
See Also
--------
dtype, typename, sctype2char
 
Examples
--------
>>> np.format_parser(['f8', 'i4', 'a5'], ['col1', 'col2', 'col3'],
...                  ['T1', 'T2', 'T3']).dtype
dtype([(('T1', 'col1'), '<f8'), (('T2', 'col2'), '<i4'),
       (('T3', 'col3'), '|S5')])
 
`names` and/or `titles` can be empty lists. If `titles` is an empty list,
titles will simply not appear. If `names` is empty, default field names
will be used.
 
>>> np.format_parser(['f8', 'i4', 'a5'], ['col1', 'col2', 'col3'],
...                  []).dtype
dtype([('col1', '<f8'), ('col2', '<i4'), ('col3', '|S5')])
>>> np.format_parser(['f8', 'i4', 'a5'], [], []).dtype
dtype([('f0', '<f8'), ('f1', '<i4'), ('f2', '|S5')])
 
  Methods defined here:
__init__(self, formats, names, titles, aligned=False, byteorder=None)

 
class generic(__builtin__.object)
    Base class for numpy scalar types.
 
Class from which most (all?) numpy scalar types are derived.  For
consistency, exposes the same API as `ndarray`, despite many
consequent attributes being either "get-only," or completely irrelevant.
This is the class from which it is strongly suggested users should derive
custom scalar types.
 
  Methods defined here:
__abs__(...)
x.__abs__() <==> abs(x)
__add__(...)
x.__add__(y) <==> x+y
__and__(...)
x.__and__(y) <==> x&y
__array__(...)
sc.__array__(|type) return 0-dim array
__array_wrap__(...)
sc.__array_wrap__(obj) return scalar from array
__copy__(...)
__deepcopy__(...)
__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
__format__(...)
NumPy array scalar formatter
__ge__(...)
x.__ge__(y) <==> x>=y
__getitem__(...)
x.__getitem__(y) <==> x[y]
__gt__(...)
x.__gt__(y) <==> x>y
__hex__(...)
x.__hex__() <==> hex(x)
__int__(...)
x.__int__() <==> int(x)
__invert__(...)
x.__invert__() <==> ~x
__le__(...)
x.__le__(y) <==> x<=y
__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__(...)
__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
__setstate__(...)
__str__(...)
x.__str__() <==> str(x)
__sub__(...)
x.__sub__(y) <==> x-y
__truediv__(...)
x.__truediv__(y) <==> x/y
__xor__(...)
x.__xor__(y) <==> x^y
all(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
any(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmax(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmin(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argsort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
astype(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
byteswap(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
choose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
clip(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
compress(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
conj(...)
conjugate(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
copy(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumprod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumsum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
diagonal(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dump(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dumps(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
fill(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
flatten(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
getfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
item(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
itemset(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
max(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
mean(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
min(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
newbyteorder(...)
newbyteorder(new_order='S')
 
Return a new `dtype` with a different byte order.
 
Changes are also made in all fields and sub-arrays of the data type.
 
The `new_order` code can be any from the following:
 
* {'<', 'L'} - little endian
* {'>', 'B'} - big endian
* {'=', 'N'} - native order
* 'S' - swap dtype from current to opposite endian
* {'|', 'I'} - ignore (no change to byte order)
 
Parameters
----------
new_order : str, optional
    Byte order to force; a value from the byte order specifications
    above.  The default value ('S') results in swapping the current
    byte order. The code does a case-insensitive check on the first
    letter of `new_order` for the alternatives above.  For example,
    any of 'B' or 'b' or 'biggish' are valid to specify big-endian.
 
 
Returns
-------
new_dtype : dtype
    New `dtypeobject with the given change to the byte order.
nonzero(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
prod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ptp(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
put(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ravel(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
repeat(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
reshape(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
resize(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
round(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
searchsorted(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setflags(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
squeeze(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
std(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
swapaxes(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
take(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tofile(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tolist(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tostring(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
trace(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
transpose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
var(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
view(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.

Data descriptors defined here:
T
transpose
__array_interface__
Array protocol: Python side
__array_priority__
Array priority.
__array_struct__
Array protocol: struct
base
base object
data
pointer to start of data
dtype
get array data-descriptor
flags
integer value of flags
flat
a 1-d view of scalar
imag
imaginary part of scalar
itemsize
length of one element in bytes
nbytes
length of item in bytes
ndim
number of array dimensions
real
real part of scalar
shape
tuple of array dimensions
size
number of elements in the gentype
strides
tuple of bytes steps in each dimension

 
half = class float16(floating)
    
Method resolution order:
float16
floating
inexact
number
generic
__builtin__.object

Methods defined here:
__eq__(...)
x.__eq__(y) <==> x==y
__ge__(...)
x.__ge__(y) <==> x>=y
__gt__(...)
x.__gt__(y) <==> x>y
__hash__(...)
x.__hash__() <==> hash(x)
__le__(...)
x.__le__(y) <==> x<=y
__lt__(...)
x.__lt__(y) <==> x<y
__ne__(...)
x.__ne__(y) <==> x!=y
__repr__(...)
x.__repr__() <==> repr(x)
__str__(...)
x.__str__() <==> str(x)

Data and other attributes defined here:
__new__ = <built-in method __new__ of type object>
T.__new__(S, ...) -> a new object with type S, a subtype of T

Methods inherited from generic:
__abs__(...)
x.__abs__() <==> abs(x)
__add__(...)
x.__add__(y) <==> x+y
__and__(...)
x.__and__(y) <==> x&y
__array__(...)
sc.__array__(|type) return 0-dim array
__array_wrap__(...)
sc.__array_wrap__(obj) return scalar from array
__copy__(...)
__deepcopy__(...)
__div__(...)
x.__div__(y) <==> x/y
__divmod__(...)
x.__divmod__(y) <==> divmod(x, y)
__float__(...)
x.__float__() <==> float(x)
__floordiv__(...)
x.__floordiv__(y) <==> x//y
__format__(...)
NumPy array scalar formatter
__getitem__(...)
x.__getitem__(y) <==> x[y]
__hex__(...)
x.__hex__() <==> hex(x)
__int__(...)
x.__int__() <==> int(x)
__invert__(...)
x.__invert__() <==> ~x
__long__(...)
x.__long__() <==> long(x)
__lshift__(...)
x.__lshift__(y) <==> x<<y
__mod__(...)
x.__mod__(y) <==> x%y
__mul__(...)
x.__mul__(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__(...)
__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
__setstate__(...)
__sub__(...)
x.__sub__(y) <==> x-y
__truediv__(...)
x.__truediv__(y) <==> x/y
__xor__(...)
x.__xor__(y) <==> x^y
all(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
any(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmax(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmin(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argsort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
astype(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
byteswap(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
choose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
clip(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
compress(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
conj(...)
conjugate(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
copy(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumprod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumsum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
diagonal(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dump(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dumps(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
fill(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
flatten(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
getfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
item(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
itemset(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
max(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
mean(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
min(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
newbyteorder(...)
newbyteorder(new_order='S')
 
Return a new `dtype` with a different byte order.
 
Changes are also made in all fields and sub-arrays of the data type.
 
The `new_order` code can be any from the following:
 
* {'<', 'L'} - little endian
* {'>', 'B'} - big endian
* {'=', 'N'} - native order
* 'S' - swap dtype from current to opposite endian
* {'|', 'I'} - ignore (no change to byte order)
 
Parameters
----------
new_order : str, optional
    Byte order to force; a value from the byte order specifications
    above.  The default value ('S') results in swapping the current
    byte order. The code does a case-insensitive check on the first
    letter of `new_order` for the alternatives above.  For example,
    any of 'B' or 'b' or 'biggish' are valid to specify big-endian.
 
 
Returns
-------
new_dtype : dtype
    New `dtypeobject with the given change to the byte order.
nonzero(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
prod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ptp(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
put(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ravel(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
repeat(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
reshape(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
resize(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
round(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
searchsorted(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setflags(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
squeeze(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
std(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
swapaxes(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
take(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tofile(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tolist(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tostring(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
trace(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
transpose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
var(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
view(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.

Data descriptors inherited from generic:
T
transpose
__array_interface__
Array protocol: Python side
__array_priority__
Array priority.
__array_struct__
Array protocol: struct
base
base object
data
pointer to start of data
dtype
get array data-descriptor
flags
integer value of flags
flat
a 1-d view of scalar
imag
imaginary part of scalar
itemsize
length of one element in bytes
nbytes
length of item in bytes
ndim
number of array dimensions
real
real part of scalar
shape
tuple of array dimensions
size
number of elements in the gentype
strides
tuple of bytes steps in each dimension

 
class iinfo(__builtin__.object)
    iinfo(type)
 
Machine limits for integer types.
 
Attributes
----------
min : int
    The smallest integer expressible by the type.
max : int
    The largest integer expressible by the type.
 
Parameters
----------
type : integer type, dtype, or instance
    The kind of integer data type to get information about.
 
See Also
--------
finfo : The equivalent for floating point data types.
 
Examples
--------
With types:
 
>>> ii16 = np.iinfo(np.int16)
>>> ii16.min
-32768
>>> ii16.max
32767
>>> ii32 = np.iinfo(np.int32)
>>> ii32.min
-2147483648
>>> ii32.max
2147483647
 
With instances:
 
>>> ii32 = np.iinfo(np.int32(10))
>>> ii32.min
-2147483648
>>> ii32.max
2147483647
 
  Methods defined here:
__init__(self, int_type)
__repr__(self)
__str__(self)
String representation.

Data descriptors defined here:
__dict__
dictionary for instance variables (if defined)
__weakref__
list of weak references to the object (if defined)
max
Maximum value of given dtype.
min
Minimum value of given dtype.

 
class inexact(number)
    
Method resolution order:
inexact
number
generic
__builtin__.object

Methods inherited from generic:
__abs__(...)
x.__abs__() <==> abs(x)
__add__(...)
x.__add__(y) <==> x+y
__and__(...)
x.__and__(y) <==> x&y
__array__(...)
sc.__array__(|type) return 0-dim array
__array_wrap__(...)
sc.__array_wrap__(obj) return scalar from array
__copy__(...)
__deepcopy__(...)
__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
__format__(...)
NumPy array scalar formatter
__ge__(...)
x.__ge__(y) <==> x>=y
__getitem__(...)
x.__getitem__(y) <==> x[y]
__gt__(...)
x.__gt__(y) <==> x>y
__hex__(...)
x.__hex__() <==> hex(x)
__int__(...)
x.__int__() <==> int(x)
__invert__(...)
x.__invert__() <==> ~x
__le__(...)
x.__le__(y) <==> x<=y
__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__(...)
__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
__setstate__(...)
__str__(...)
x.__str__() <==> str(x)
__sub__(...)
x.__sub__(y) <==> x-y
__truediv__(...)
x.__truediv__(y) <==> x/y
__xor__(...)
x.__xor__(y) <==> x^y
all(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
any(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmax(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmin(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argsort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
astype(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
byteswap(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
choose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
clip(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
compress(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
conj(...)
conjugate(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
copy(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumprod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumsum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
diagonal(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dump(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dumps(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
fill(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
flatten(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
getfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
item(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
itemset(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
max(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
mean(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
min(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
newbyteorder(...)
newbyteorder(new_order='S')
 
Return a new `dtype` with a different byte order.
 
Changes are also made in all fields and sub-arrays of the data type.
 
The `new_order` code can be any from the following:
 
* {'<', 'L'} - little endian
* {'>', 'B'} - big endian
* {'=', 'N'} - native order
* 'S' - swap dtype from current to opposite endian
* {'|', 'I'} - ignore (no change to byte order)
 
Parameters
----------
new_order : str, optional
    Byte order to force; a value from the byte order specifications
    above.  The default value ('S') results in swapping the current
    byte order. The code does a case-insensitive check on the first
    letter of `new_order` for the alternatives above.  For example,
    any of 'B' or 'b' or 'biggish' are valid to specify big-endian.
 
 
Returns
-------
new_dtype : dtype
    New `dtypeobject with the given change to the byte order.
nonzero(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
prod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ptp(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
put(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ravel(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
repeat(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
reshape(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
resize(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
round(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
searchsorted(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setflags(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
squeeze(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
std(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
swapaxes(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
take(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tofile(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tolist(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tostring(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
trace(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
transpose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
var(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
view(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.

Data descriptors inherited from generic:
T
transpose
__array_interface__
Array protocol: Python side
__array_priority__
Array priority.
__array_struct__
Array protocol: struct
base
base object
data
pointer to start of data
dtype
get array data-descriptor
flags
integer value of flags
flat
a 1-d view of scalar
imag
imaginary part of scalar
itemsize
length of one element in bytes
nbytes
length of item in bytes
ndim
number of array dimensions
real
real part of scalar
shape
tuple of array dimensions
size
number of elements in the gentype
strides
tuple of bytes steps in each dimension

 
int0 = class int64(signedinteger, __builtin__.int)
    64-bit integer. Character code 'l'. Python int compatible.
 
 
Method resolution order:
int64
signedinteger
integer
number
generic
__builtin__.int
__builtin__.object

Methods defined here:
__eq__(...)
x.__eq__(y) <==> x==y
__ge__(...)
x.__ge__(y) <==> x>=y
__gt__(...)
x.__gt__(y) <==> x>y
__index__(...)
x[y:z] <==> x[y.__index__():z.__index__()]
__le__(...)
x.__le__(y) <==> x<=y
__lt__(...)
x.__lt__(y) <==> x<y
__ne__(...)
x.__ne__(y) <==> x!=y

Data and other attributes defined here:
__new__ = <built-in method __new__ of type object>
T.__new__(S, ...) -> a new object with type S, a subtype of T

Methods inherited from generic:
__abs__(...)
x.__abs__() <==> abs(x)
__add__(...)
x.__add__(y) <==> x+y
__and__(...)
x.__and__(y) <==> x&y
__array__(...)
sc.__array__(|type) return 0-dim array
__array_wrap__(...)
sc.__array_wrap__(obj) return scalar from array
__copy__(...)
__deepcopy__(...)
__div__(...)
x.__div__(y) <==> x/y
__divmod__(...)
x.__divmod__(y) <==> divmod(x, y)
__float__(...)
x.__float__() <==> float(x)
__floordiv__(...)
x.__floordiv__(y) <==> x//y
__format__(...)
NumPy array scalar formatter
__getitem__(...)
x.__getitem__(y) <==> x[y]
__hex__(...)
x.__hex__() <==> hex(x)
__int__(...)
x.__int__() <==> int(x)
__invert__(...)
x.__invert__() <==> ~x
__long__(...)
x.__long__() <==> long(x)
__lshift__(...)
x.__lshift__(y) <==> x<<y
__mod__(...)
x.__mod__(y) <==> x%y
__mul__(...)
x.__mul__(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__(...)
__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
__setstate__(...)
__str__(...)
x.__str__() <==> str(x)
__sub__(...)
x.__sub__(y) <==> x-y
__truediv__(...)
x.__truediv__(y) <==> x/y
__xor__(...)
x.__xor__(y) <==> x^y
all(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
any(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmax(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmin(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argsort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
astype(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
byteswap(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
choose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
clip(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
compress(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
conj(...)
conjugate(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
copy(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumprod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumsum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
diagonal(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dump(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dumps(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
fill(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
flatten(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
getfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
item(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
itemset(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
max(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
mean(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
min(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
newbyteorder(...)
newbyteorder(new_order='S')
 
Return a new `dtype` with a different byte order.
 
Changes are also made in all fields and sub-arrays of the data type.
 
The `new_order` code can be any from the following:
 
* {'<', 'L'} - little endian
* {'>', 'B'} - big endian
* {'=', 'N'} - native order
* 'S' - swap dtype from current to opposite endian
* {'|', 'I'} - ignore (no change to byte order)
 
Parameters
----------
new_order : str, optional
    Byte order to force; a value from the byte order specifications
    above.  The default value ('S') results in swapping the current
    byte order. The code does a case-insensitive check on the first
    letter of `new_order` for the alternatives above.  For example,
    any of 'B' or 'b' or 'biggish' are valid to specify big-endian.
 
 
Returns
-------
new_dtype : dtype
    New `dtypeobject with the given change to the byte order.
nonzero(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
prod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ptp(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
put(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ravel(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
repeat(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
reshape(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
resize(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
round(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
searchsorted(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setflags(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
squeeze(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
std(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
swapaxes(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
take(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tofile(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tolist(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tostring(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
trace(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
transpose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
var(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
view(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.

Data descriptors inherited from generic:
T
transpose
__array_interface__
Array protocol: Python side
__array_priority__
Array priority.
__array_struct__
Array protocol: struct
base
base object
data
pointer to start of data
dtype
get array data-descriptor
flags
integer value of flags
flat
a 1-d view of scalar
imag
imaginary part of scalar
itemsize
length of one element in bytes
nbytes
length of item in bytes
ndim
number of array dimensions
real
real part of scalar
shape
tuple of array dimensions
size
number of elements in the gentype
strides
tuple of bytes steps in each dimension

Methods inherited from __builtin__.int:
__cmp__(...)
x.__cmp__(y) <==> cmp(x,y)
__coerce__(...)
x.__coerce__(y) <==> coerce(x, y)
__getattribute__(...)
x.__getattribute__('name') <==> x.name
__getnewargs__(...)
__hash__(...)
x.__hash__() <==> hash(x)
__trunc__(...)
Truncating an Integral returns itself.
bit_length(...)
int.bit_length() -> int
 
Number of bits necessary to represent self in binary.
>>> bin(37)
'0b100101'
>>> (37).bit_length()
6

Data descriptors inherited from __builtin__.int:
denominator
the denominator of a rational number in lowest terms
numerator
the numerator of a rational number in lowest terms

 
class int16(signedinteger)
    16-bit integer. Character code ``h``. C short compatible.
 
 
Method resolution order:
int16
signedinteger
integer
number
generic
__builtin__.object

Methods defined here:
__eq__(...)
x.__eq__(y) <==> x==y
__ge__(...)
x.__ge__(y) <==> x>=y
__gt__(...)
x.__gt__(y) <==> x>y
__hash__(...)
x.__hash__() <==> hash(x)
__index__(...)
x[y:z] <==> x[y.__index__():z.__index__()]
__le__(...)
x.__le__(y) <==> x<=y
__lt__(...)
x.__lt__(y) <==> x<y
__ne__(...)
x.__ne__(y) <==> x!=y

Data and other attributes defined here:
__new__ = <built-in method __new__ of type object>
T.__new__(S, ...) -> a new object with type S, a subtype of T

Methods inherited from generic:
__abs__(...)
x.__abs__() <==> abs(x)
__add__(...)
x.__add__(y) <==> x+y
__and__(...)
x.__and__(y) <==> x&y
__array__(...)
sc.__array__(|type) return 0-dim array
__array_wrap__(...)
sc.__array_wrap__(obj) return scalar from array
__copy__(...)
__deepcopy__(...)
__div__(...)
x.__div__(y) <==> x/y
__divmod__(...)
x.__divmod__(y) <==> divmod(x, y)
__float__(...)
x.__float__() <==> float(x)
__floordiv__(...)
x.__floordiv__(y) <==> x//y
__format__(...)
NumPy array scalar formatter
__getitem__(...)
x.__getitem__(y) <==> x[y]
__hex__(...)
x.__hex__() <==> hex(x)
__int__(...)
x.__int__() <==> int(x)
__invert__(...)
x.__invert__() <==> ~x
__long__(...)
x.__long__() <==> long(x)
__lshift__(...)
x.__lshift__(y) <==> x<<y
__mod__(...)
x.__mod__(y) <==> x%y
__mul__(...)
x.__mul__(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__(...)
__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
__setstate__(...)
__str__(...)
x.__str__() <==> str(x)
__sub__(...)
x.__sub__(y) <==> x-y
__truediv__(...)
x.__truediv__(y) <==> x/y
__xor__(...)
x.__xor__(y) <==> x^y
all(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
any(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmax(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmin(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argsort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
astype(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
byteswap(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
choose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
clip(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
compress(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
conj(...)
conjugate(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
copy(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumprod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumsum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
diagonal(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dump(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dumps(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
fill(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
flatten(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
getfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
item(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
itemset(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
max(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
mean(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
min(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
newbyteorder(...)
newbyteorder(new_order='S')
 
Return a new `dtype` with a different byte order.
 
Changes are also made in all fields and sub-arrays of the data type.
 
The `new_order` code can be any from the following:
 
* {'<', 'L'} - little endian
* {'>', 'B'} - big endian
* {'=', 'N'} - native order
* 'S' - swap dtype from current to opposite endian
* {'|', 'I'} - ignore (no change to byte order)
 
Parameters
----------
new_order : str, optional
    Byte order to force; a value from the byte order specifications
    above.  The default value ('S') results in swapping the current
    byte order. The code does a case-insensitive check on the first
    letter of `new_order` for the alternatives above.  For example,
    any of 'B' or 'b' or 'biggish' are valid to specify big-endian.
 
 
Returns
-------
new_dtype : dtype
    New `dtypeobject with the given change to the byte order.
nonzero(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
prod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ptp(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
put(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ravel(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
repeat(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
reshape(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
resize(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
round(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
searchsorted(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setflags(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
squeeze(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
std(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
swapaxes(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
take(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tofile(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tolist(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tostring(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
trace(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
transpose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
var(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
view(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.

Data descriptors inherited from generic:
T
transpose
__array_interface__
Array protocol: Python side
__array_priority__
Array priority.
__array_struct__
Array protocol: struct
base
base object
data
pointer to start of data
dtype
get array data-descriptor
flags
integer value of flags
flat
a 1-d view of scalar
imag
imaginary part of scalar
itemsize
length of one element in bytes
nbytes
length of item in bytes
ndim
number of array dimensions
real
real part of scalar
shape
tuple of array dimensions
size
number of elements in the gentype
strides
tuple of bytes steps in each dimension

 
class int32(signedinteger)
    32-bit integer. Character code 'i'. C int compatible.
 
 
Method resolution order:
int32
signedinteger
integer
number
generic
__builtin__.object

Methods defined here:
__eq__(...)
x.__eq__(y) <==> x==y
__ge__(...)
x.__ge__(y) <==> x>=y
__gt__(...)
x.__gt__(y) <==> x>y
__hash__(...)
x.__hash__() <==> hash(x)
__index__(...)
x[y:z] <==> x[y.__index__():z.__index__()]
__le__(...)
x.__le__(y) <==> x<=y
__lt__(...)
x.__lt__(y) <==> x<y
__ne__(...)
x.__ne__(y) <==> x!=y

Data and other attributes defined here:
__new__ = <built-in method __new__ of type object>
T.__new__(S, ...) -> a new object with type S, a subtype of T

Methods inherited from generic:
__abs__(...)
x.__abs__() <==> abs(x)
__add__(...)
x.__add__(y) <==> x+y
__and__(...)
x.__and__(y) <==> x&y
__array__(...)
sc.__array__(|type) return 0-dim array
__array_wrap__(...)
sc.__array_wrap__(obj) return scalar from array
__copy__(...)
__deepcopy__(...)
__div__(...)
x.__div__(y) <==> x/y
__divmod__(...)
x.__divmod__(y) <==> divmod(x, y)
__float__(...)
x.__float__() <==> float(x)
__floordiv__(...)
x.__floordiv__(y) <==> x//y
__format__(...)
NumPy array scalar formatter
__getitem__(...)
x.__getitem__(y) <==> x[y]
__hex__(...)
x.__hex__() <==> hex(x)
__int__(...)
x.__int__() <==> int(x)
__invert__(...)
x.__invert__() <==> ~x
__long__(...)
x.__long__() <==> long(x)
__lshift__(...)
x.__lshift__(y) <==> x<<y
__mod__(...)
x.__mod__(y) <==> x%y
__mul__(...)
x.__mul__(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__(...)
__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
__setstate__(...)
__str__(...)
x.__str__() <==> str(x)
__sub__(...)
x.__sub__(y) <==> x-y
__truediv__(...)
x.__truediv__(y) <==> x/y
__xor__(...)
x.__xor__(y) <==> x^y
all(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
any(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmax(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmin(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argsort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
astype(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
byteswap(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
choose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
clip(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
compress(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
conj(...)
conjugate(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
copy(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumprod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumsum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
diagonal(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dump(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dumps(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
fill(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
flatten(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
getfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
item(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
itemset(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
max(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
mean(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
min(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
newbyteorder(...)
newbyteorder(new_order='S')
 
Return a new `dtype` with a different byte order.
 
Changes are also made in all fields and sub-arrays of the data type.
 
The `new_order` code can be any from the following:
 
* {'<', 'L'} - little endian
* {'>', 'B'} - big endian
* {'=', 'N'} - native order
* 'S' - swap dtype from current to opposite endian
* {'|', 'I'} - ignore (no change to byte order)
 
Parameters
----------
new_order : str, optional
    Byte order to force; a value from the byte order specifications
    above.  The default value ('S') results in swapping the current
    byte order. The code does a case-insensitive check on the first
    letter of `new_order` for the alternatives above.  For example,
    any of 'B' or 'b' or 'biggish' are valid to specify big-endian.
 
 
Returns
-------
new_dtype : dtype
    New `dtypeobject with the given change to the byte order.
nonzero(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
prod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ptp(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
put(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ravel(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
repeat(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
reshape(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
resize(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
round(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
searchsorted(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setflags(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
squeeze(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
std(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
swapaxes(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
take(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tofile(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tolist(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tostring(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
trace(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
transpose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
var(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
view(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.

Data descriptors inherited from generic:
T
transpose
__array_interface__
Array protocol: Python side
__array_priority__
Array priority.
__array_struct__
Array protocol: struct
base
base object
data
pointer to start of data
dtype
get array data-descriptor
flags
integer value of flags
flat
a 1-d view of scalar
imag
imaginary part of scalar
itemsize
length of one element in bytes
nbytes
length of item in bytes
ndim
number of array dimensions
real
real part of scalar
shape
tuple of array dimensions
size
number of elements in the gentype
strides
tuple of bytes steps in each dimension

 
class int64(signedinteger, __builtin__.int)
    64-bit integer. Character code 'l'. Python int compatible.
 
 
Method resolution order:
int64
signedinteger
integer
number
generic
__builtin__.int
__builtin__.object

Methods defined here:
__eq__(...)
x.__eq__(y) <==> x==y
__ge__(...)
x.__ge__(y) <==> x>=y
__gt__(...)
x.__gt__(y) <==> x>y
__index__(...)
x[y:z] <==> x[y.__index__():z.__index__()]
__le__(...)
x.__le__(y) <==> x<=y
__lt__(...)
x.__lt__(y) <==> x<y
__ne__(...)
x.__ne__(y) <==> x!=y

Data and other attributes defined here:
__new__ = <built-in method __new__ of type object>
T.__new__(S, ...) -> a new object with type S, a subtype of T

Methods inherited from generic:
__abs__(...)
x.__abs__() <==> abs(x)
__add__(...)
x.__add__(y) <==> x+y
__and__(...)
x.__and__(y) <==> x&y
__array__(...)
sc.__array__(|type) return 0-dim array
__array_wrap__(...)
sc.__array_wrap__(obj) return scalar from array
__copy__(...)
__deepcopy__(...)
__div__(...)
x.__div__(y) <==> x/y
__divmod__(...)
x.__divmod__(y) <==> divmod(x, y)
__float__(...)
x.__float__() <==> float(x)
__floordiv__(...)
x.__floordiv__(y) <==> x//y
__format__(...)
NumPy array scalar formatter
__getitem__(...)
x.__getitem__(y) <==> x[y]
__hex__(...)
x.__hex__() <==> hex(x)
__int__(...)
x.__int__() <==> int(x)
__invert__(...)
x.__invert__() <==> ~x
__long__(...)
x.__long__() <==> long(x)
__lshift__(...)
x.__lshift__(y) <==> x<<y
__mod__(...)
x.__mod__(y) <==> x%y
__mul__(...)
x.__mul__(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__(...)
__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
__setstate__(...)
__str__(...)
x.__str__() <==> str(x)
__sub__(...)
x.__sub__(y) <==> x-y
__truediv__(...)
x.__truediv__(y) <==> x/y
__xor__(...)
x.__xor__(y) <==> x^y
all(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
any(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmax(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmin(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argsort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
astype(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
byteswap(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
choose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
clip(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
compress(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
conj(...)
conjugate(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
copy(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumprod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumsum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
diagonal(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dump(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dumps(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
fill(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
flatten(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
getfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
item(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
itemset(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
max(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
mean(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
min(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
newbyteorder(...)
newbyteorder(new_order='S')
 
Return a new `dtype` with a different byte order.
 
Changes are also made in all fields and sub-arrays of the data type.
 
The `new_order` code can be any from the following:
 
* {'<', 'L'} - little endian
* {'>', 'B'} - big endian
* {'=', 'N'} - native order
* 'S' - swap dtype from current to opposite endian
* {'|', 'I'} - ignore (no change to byte order)
 
Parameters
----------
new_order : str, optional
    Byte order to force; a value from the byte order specifications
    above.  The default value ('S') results in swapping the current
    byte order. The code does a case-insensitive check on the first
    letter of `new_order` for the alternatives above.  For example,
    any of 'B' or 'b' or 'biggish' are valid to specify big-endian.
 
 
Returns
-------
new_dtype : dtype
    New `dtypeobject with the given change to the byte order.
nonzero(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
prod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ptp(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
put(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ravel(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
repeat(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
reshape(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
resize(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
round(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
searchsorted(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setflags(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
squeeze(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
std(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
swapaxes(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
take(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tofile(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tolist(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tostring(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
trace(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
transpose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
var(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
view(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.

Data descriptors inherited from generic:
T
transpose
__array_interface__
Array protocol: Python side
__array_priority__
Array priority.
__array_struct__
Array protocol: struct
base
base object
data
pointer to start of data
dtype
get array data-descriptor
flags
integer value of flags
flat
a 1-d view of scalar
imag
imaginary part of scalar
itemsize
length of one element in bytes
nbytes
length of item in bytes
ndim
number of array dimensions
real
real part of scalar
shape
tuple of array dimensions
size
number of elements in the gentype
strides
tuple of bytes steps in each dimension

Methods inherited from __builtin__.int:
__cmp__(...)
x.__cmp__(y) <==> cmp(x,y)
__coerce__(...)
x.__coerce__(y) <==> coerce(x, y)
__getattribute__(...)
x.__getattribute__('name') <==> x.name
__getnewargs__(...)
__hash__(...)
x.__hash__() <==> hash(x)
__trunc__(...)
Truncating an Integral returns itself.
bit_length(...)
int.bit_length() -> int
 
Number of bits necessary to represent self in binary.
>>> bin(37)
'0b100101'
>>> (37).bit_length()
6

Data descriptors inherited from __builtin__.int:
denominator
the denominator of a rational number in lowest terms
numerator
the numerator of a rational number in lowest terms

 
class int8(signedinteger)
    8-bit integer. Character code ``b``. C char compatible.
 
 
Method resolution order:
int8
signedinteger
integer
number
generic
__builtin__.object

Methods defined here:
__eq__(...)
x.__eq__(y) <==> x==y
__ge__(...)
x.__ge__(y) <==> x>=y
__gt__(...)
x.__gt__(y) <==> x>y
__hash__(...)
x.__hash__() <==> hash(x)
__index__(...)
x[y:z] <==> x[y.__index__():z.__index__()]
__le__(...)
x.__le__(y) <==> x<=y
__lt__(...)
x.__lt__(y) <==> x<y
__ne__(...)
x.__ne__(y) <==> x!=y

Data and other attributes defined here:
__new__ = <built-in method __new__ of type object>
T.__new__(S, ...) -> a new object with type S, a subtype of T

Methods inherited from generic:
__abs__(...)
x.__abs__() <==> abs(x)
__add__(...)
x.__add__(y) <==> x+y
__and__(...)
x.__and__(y) <==> x&y
__array__(...)
sc.__array__(|type) return 0-dim array
__array_wrap__(...)
sc.__array_wrap__(obj) return scalar from array
__copy__(...)
__deepcopy__(...)
__div__(...)
x.__div__(y) <==> x/y
__divmod__(...)
x.__divmod__(y) <==> divmod(x, y)
__float__(...)
x.__float__() <==> float(x)
__floordiv__(...)
x.__floordiv__(y) <==> x//y
__format__(...)
NumPy array scalar formatter
__getitem__(...)
x.__getitem__(y) <==> x[y]
__hex__(...)
x.__hex__() <==> hex(x)
__int__(...)
x.__int__() <==> int(x)
__invert__(...)
x.__invert__() <==> ~x
__long__(...)
x.__long__() <==> long(x)
__lshift__(...)
x.__lshift__(y) <==> x<<y
__mod__(...)
x.__mod__(y) <==> x%y
__mul__(...)
x.__mul__(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__(...)
__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
__setstate__(...)
__str__(...)
x.__str__() <==> str(x)
__sub__(...)
x.__sub__(y) <==> x-y
__truediv__(...)
x.__truediv__(y) <==> x/y
__xor__(...)
x.__xor__(y) <==> x^y
all(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
any(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmax(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmin(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argsort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
astype(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
byteswap(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
choose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
clip(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
compress(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
conj(...)
conjugate(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
copy(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumprod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumsum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
diagonal(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dump(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dumps(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
fill(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
flatten(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
getfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
item(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
itemset(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
max(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
mean(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
min(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
newbyteorder(...)
newbyteorder(new_order='S')
 
Return a new `dtype` with a different byte order.
 
Changes are also made in all fields and sub-arrays of the data type.
 
The `new_order` code can be any from the following:
 
* {'<', 'L'} - little endian
* {'>', 'B'} - big endian
* {'=', 'N'} - native order
* 'S' - swap dtype from current to opposite endian
* {'|', 'I'} - ignore (no change to byte order)
 
Parameters
----------
new_order : str, optional
    Byte order to force; a value from the byte order specifications
    above.  The default value ('S') results in swapping the current
    byte order. The code does a case-insensitive check on the first
    letter of `new_order` for the alternatives above.  For example,
    any of 'B' or 'b' or 'biggish' are valid to specify big-endian.
 
 
Returns
-------
new_dtype : dtype
    New `dtypeobject with the given change to the byte order.
nonzero(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
prod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ptp(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
put(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ravel(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
repeat(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
reshape(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
resize(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
round(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
searchsorted(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setflags(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
squeeze(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
std(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
swapaxes(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
take(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tofile(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tolist(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tostring(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
trace(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
transpose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
var(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
view(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.

Data descriptors inherited from generic:
T
transpose
__array_interface__
Array protocol: Python side
__array_priority__
Array priority.
__array_struct__
Array protocol: struct
base
base object
data
pointer to start of data
dtype
get array data-descriptor
flags
integer value of flags
flat
a 1-d view of scalar
imag
imaginary part of scalar
itemsize
length of one element in bytes
nbytes
length of item in bytes
ndim
number of array dimensions
real
real part of scalar
shape
tuple of array dimensions
size
number of elements in the gentype
strides
tuple of bytes steps in each dimension

 
int_ = class int64(signedinteger, __builtin__.int)
    64-bit integer. Character code 'l'. Python int compatible.
 
 
Method resolution order:
int64
signedinteger
integer
number
generic
__builtin__.int
__builtin__.object

Methods defined here:
__eq__(...)
x.__eq__(y) <==> x==y
__ge__(...)
x.__ge__(y) <==> x>=y
__gt__(...)
x.__gt__(y) <==> x>y
__index__(...)
x[y:z] <==> x[y.__index__():z.__index__()]
__le__(...)
x.__le__(y) <==> x<=y
__lt__(...)
x.__lt__(y) <==> x<y
__ne__(...)
x.__ne__(y) <==> x!=y

Data and other attributes defined here:
__new__ = <built-in method __new__ of type object>
T.__new__(S, ...) -> a new object with type S, a subtype of T

Methods inherited from generic:
__abs__(...)
x.__abs__() <==> abs(x)
__add__(...)
x.__add__(y) <==> x+y
__and__(...)
x.__and__(y) <==> x&y
__array__(...)
sc.__array__(|type) return 0-dim array
__array_wrap__(...)
sc.__array_wrap__(obj) return scalar from array
__copy__(...)
__deepcopy__(...)
__div__(...)
x.__div__(y) <==> x/y
__divmod__(...)
x.__divmod__(y) <==> divmod(x, y)
__float__(...)
x.__float__() <==> float(x)
__floordiv__(...)
x.__floordiv__(y) <==> x//y
__format__(...)
NumPy array scalar formatter
__getitem__(...)
x.__getitem__(y) <==> x[y]
__hex__(...)
x.__hex__() <==> hex(x)
__int__(...)
x.__int__() <==> int(x)
__invert__(...)
x.__invert__() <==> ~x
__long__(...)
x.__long__() <==> long(x)
__lshift__(...)
x.__lshift__(y) <==> x<<y
__mod__(...)
x.__mod__(y) <==> x%y
__mul__(...)
x.__mul__(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__(...)
__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
__setstate__(...)
__str__(...)
x.__str__() <==> str(x)
__sub__(...)
x.__sub__(y) <==> x-y
__truediv__(...)
x.__truediv__(y) <==> x/y
__xor__(...)
x.__xor__(y) <==> x^y
all(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
any(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmax(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmin(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argsort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
astype(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
byteswap(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
choose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
clip(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
compress(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
conj(...)
conjugate(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
copy(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumprod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumsum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
diagonal(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dump(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dumps(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
fill(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
flatten(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
getfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
item(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
itemset(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
max(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
mean(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
min(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
newbyteorder(...)
newbyteorder(new_order='S')
 
Return a new `dtype` with a different byte order.
 
Changes are also made in all fields and sub-arrays of the data type.
 
The `new_order` code can be any from the following:
 
* {'<', 'L'} - little endian
* {'>', 'B'} - big endian
* {'=', 'N'} - native order
* 'S' - swap dtype from current to opposite endian
* {'|', 'I'} - ignore (no change to byte order)
 
Parameters
----------
new_order : str, optional
    Byte order to force; a value from the byte order specifications
    above.  The default value ('S') results in swapping the current
    byte order. The code does a case-insensitive check on the first
    letter of `new_order` for the alternatives above.  For example,
    any of 'B' or 'b' or 'biggish' are valid to specify big-endian.
 
 
Returns
-------
new_dtype : dtype
    New `dtypeobject with the given change to the byte order.
nonzero(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
prod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ptp(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
put(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ravel(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
repeat(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
reshape(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
resize(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
round(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
searchsorted(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setflags(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
squeeze(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
std(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
swapaxes(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
take(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tofile(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tolist(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tostring(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
trace(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
transpose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
var(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
view(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.

Data descriptors inherited from generic:
T
transpose
__array_interface__
Array protocol: Python side
__array_priority__
Array priority.
__array_struct__
Array protocol: struct
base
base object
data
pointer to start of data
dtype
get array data-descriptor
flags
integer value of flags
flat
a 1-d view of scalar
imag
imaginary part of scalar
itemsize
length of one element in bytes
nbytes
length of item in bytes
ndim
number of array dimensions
real
real part of scalar
shape
tuple of array dimensions
size
number of elements in the gentype
strides
tuple of bytes steps in each dimension

Methods inherited from __builtin__.int:
__cmp__(...)
x.__cmp__(y) <==> cmp(x,y)
__coerce__(...)
x.__coerce__(y) <==> coerce(x, y)
__getattribute__(...)
x.__getattribute__('name') <==> x.name
__getnewargs__(...)
__hash__(...)
x.__hash__() <==> hash(x)
__trunc__(...)
Truncating an Integral returns itself.
bit_length(...)
int.bit_length() -> int
 
Number of bits necessary to represent self in binary.
>>> bin(37)
'0b100101'
>>> (37).bit_length()
6

Data descriptors inherited from __builtin__.int:
denominator
the denominator of a rational number in lowest terms
numerator
the numerator of a rational number in lowest terms

 
intc = class int32(signedinteger)
    32-bit integer. Character code 'i'. C int compatible.
 
 
Method resolution order:
int32
signedinteger
integer
number
generic
__builtin__.object

Methods defined here:
__eq__(...)
x.__eq__(y) <==> x==y
__ge__(...)
x.__ge__(y) <==> x>=y
__gt__(...)
x.__gt__(y) <==> x>y
__hash__(...)
x.__hash__() <==> hash(x)
__index__(...)
x[y:z] <==> x[y.__index__():z.__index__()]
__le__(...)
x.__le__(y) <==> x<=y
__lt__(...)
x.__lt__(y) <==> x<y
__ne__(...)
x.__ne__(y) <==> x!=y

Data and other attributes defined here:
__new__ = <built-in method __new__ of type object>
T.__new__(S, ...) -> a new object with type S, a subtype of T

Methods inherited from generic:
__abs__(...)
x.__abs__() <==> abs(x)
__add__(...)
x.__add__(y) <==> x+y
__and__(...)
x.__and__(y) <==> x&y
__array__(...)
sc.__array__(|type) return 0-dim array
__array_wrap__(...)
sc.__array_wrap__(obj) return scalar from array
__copy__(...)
__deepcopy__(...)
__div__(...)
x.__div__(y) <==> x/y
__divmod__(...)
x.__divmod__(y) <==> divmod(x, y)
__float__(...)
x.__float__() <==> float(x)
__floordiv__(...)
x.__floordiv__(y) <==> x//y
__format__(...)
NumPy array scalar formatter
__getitem__(...)
x.__getitem__(y) <==> x[y]
__hex__(...)
x.__hex__() <==> hex(x)
__int__(...)
x.__int__() <==> int(x)
__invert__(...)
x.__invert__() <==> ~x
__long__(...)
x.__long__() <==> long(x)
__lshift__(...)
x.__lshift__(y) <==> x<<y
__mod__(...)
x.__mod__(y) <==> x%y
__mul__(...)
x.__mul__(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__(...)
__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
__setstate__(...)
__str__(...)
x.__str__() <==> str(x)
__sub__(...)
x.__sub__(y) <==> x-y
__truediv__(...)
x.__truediv__(y) <==> x/y
__xor__(...)
x.__xor__(y) <==> x^y
all(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
any(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmax(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmin(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argsort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
astype(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
byteswap(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
choose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
clip(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
compress(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
conj(...)
conjugate(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
copy(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumprod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumsum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
diagonal(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dump(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dumps(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
fill(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
flatten(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
getfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
item(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
itemset(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
max(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
mean(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
min(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
newbyteorder(...)
newbyteorder(new_order='S')
 
Return a new `dtype` with a different byte order.
 
Changes are also made in all fields and sub-arrays of the data type.
 
The `new_order` code can be any from the following:
 
* {'<', 'L'} - little endian
* {'>', 'B'} - big endian
* {'=', 'N'} - native order
* 'S' - swap dtype from current to opposite endian
* {'|', 'I'} - ignore (no change to byte order)
 
Parameters
----------
new_order : str, optional
    Byte order to force; a value from the byte order specifications
    above.  The default value ('S') results in swapping the current
    byte order. The code does a case-insensitive check on the first
    letter of `new_order` for the alternatives above.  For example,
    any of 'B' or 'b' or 'biggish' are valid to specify big-endian.
 
 
Returns
-------
new_dtype : dtype
    New `dtypeobject with the given change to the byte order.
nonzero(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
prod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ptp(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
put(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ravel(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
repeat(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
reshape(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
resize(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
round(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
searchsorted(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setflags(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
squeeze(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
std(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
swapaxes(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
take(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tofile(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tolist(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tostring(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
trace(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
transpose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
var(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
view(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.

Data descriptors inherited from generic:
T
transpose
__array_interface__
Array protocol: Python side
__array_priority__
Array priority.
__array_struct__
Array protocol: struct
base
base object
data
pointer to start of data
dtype
get array data-descriptor
flags
integer value of flags
flat
a 1-d view of scalar
imag
imaginary part of scalar
itemsize
length of one element in bytes
nbytes
length of item in bytes
ndim
number of array dimensions
real
real part of scalar
shape
tuple of array dimensions
size
number of elements in the gentype
strides
tuple of bytes steps in each dimension

 
class integer(number)
    
Method resolution order:
integer
number
generic
__builtin__.object

Methods inherited from generic:
__abs__(...)
x.__abs__() <==> abs(x)
__add__(...)
x.__add__(y) <==> x+y
__and__(...)
x.__and__(y) <==> x&y
__array__(...)
sc.__array__(|type) return 0-dim array
__array_wrap__(...)
sc.__array_wrap__(obj) return scalar from array
__copy__(...)
__deepcopy__(...)
__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
__format__(...)
NumPy array scalar formatter
__ge__(...)
x.__ge__(y) <==> x>=y
__getitem__(...)
x.__getitem__(y) <==> x[y]
__gt__(...)
x.__gt__(y) <==> x>y
__hex__(...)
x.__hex__() <==> hex(x)
__int__(...)
x.__int__() <==> int(x)
__invert__(...)
x.__invert__() <==> ~x
__le__(...)
x.__le__(y) <==> x<=y
__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__(...)
__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
__setstate__(...)
__str__(...)
x.__str__() <==> str(x)
__sub__(...)
x.__sub__(y) <==> x-y
__truediv__(...)
x.__truediv__(y) <==> x/y
__xor__(...)
x.__xor__(y) <==> x^y
all(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
any(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmax(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmin(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argsort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
astype(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
byteswap(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
choose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
clip(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
compress(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
conj(...)
conjugate(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
copy(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumprod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumsum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
diagonal(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dump(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dumps(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
fill(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
flatten(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
getfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
item(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
itemset(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
max(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
mean(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
min(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
newbyteorder(...)
newbyteorder(new_order='S')
 
Return a new `dtype` with a different byte order.
 
Changes are also made in all fields and sub-arrays of the data type.
 
The `new_order` code can be any from the following:
 
* {'<', 'L'} - little endian
* {'>', 'B'} - big endian
* {'=', 'N'} - native order
* 'S' - swap dtype from current to opposite endian
* {'|', 'I'} - ignore (no change to byte order)
 
Parameters
----------
new_order : str, optional
    Byte order to force; a value from the byte order specifications
    above.  The default value ('S') results in swapping the current
    byte order. The code does a case-insensitive check on the first
    letter of `new_order` for the alternatives above.  For example,
    any of 'B' or 'b' or 'biggish' are valid to specify big-endian.
 
 
Returns
-------
new_dtype : dtype
    New `dtypeobject with the given change to the byte order.
nonzero(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
prod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ptp(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
put(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ravel(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
repeat(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
reshape(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
resize(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
round(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
searchsorted(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setflags(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
squeeze(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
std(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
swapaxes(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
take(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tofile(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tolist(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tostring(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
trace(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
transpose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
var(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
view(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.

Data descriptors inherited from generic:
T
transpose
__array_interface__
Array protocol: Python side
__array_priority__
Array priority.
__array_struct__
Array protocol: struct
base
base object
data
pointer to start of data
dtype
get array data-descriptor
flags
integer value of flags
flat
a 1-d view of scalar
imag
imaginary part of scalar
itemsize
length of one element in bytes
nbytes
length of item in bytes
ndim
number of array dimensions
real
real part of scalar
shape
tuple of array dimensions
size
number of elements in the gentype
strides
tuple of bytes steps in each dimension

 
intp = class int64(signedinteger, __builtin__.int)
    64-bit integer. Character code 'l'. Python int compatible.
 
 
Method resolution order:
int64
signedinteger
integer
number
generic
__builtin__.int
__builtin__.object

Methods defined here:
__eq__(...)
x.__eq__(y) <==> x==y
__ge__(...)
x.__ge__(y) <==> x>=y
__gt__(...)
x.__gt__(y) <==> x>y
__index__(...)
x[y:z] <==> x[y.__index__():z.__index__()]
__le__(...)
x.__le__(y) <==> x<=y
__lt__(...)
x.__lt__(y) <==> x<y
__ne__(...)
x.__ne__(y) <==> x!=y

Data and other attributes defined here:
__new__ = <built-in method __new__ of type object>
T.__new__(S, ...) -> a new object with type S, a subtype of T

Methods inherited from generic:
__abs__(...)
x.__abs__() <==> abs(x)
__add__(...)
x.__add__(y) <==> x+y
__and__(...)
x.__and__(y) <==> x&y
__array__(...)
sc.__array__(|type) return 0-dim array
__array_wrap__(...)
sc.__array_wrap__(obj) return scalar from array
__copy__(...)
__deepcopy__(...)
__div__(...)
x.__div__(y) <==> x/y
__divmod__(...)
x.__divmod__(y) <==> divmod(x, y)
__float__(...)
x.__float__() <==> float(x)
__floordiv__(...)
x.__floordiv__(y) <==> x//y
__format__(...)
NumPy array scalar formatter
__getitem__(...)
x.__getitem__(y) <==> x[y]
__hex__(...)
x.__hex__() <==> hex(x)
__int__(...)
x.__int__() <==> int(x)
__invert__(...)
x.__invert__() <==> ~x
__long__(...)
x.__long__() <==> long(x)
__lshift__(...)
x.__lshift__(y) <==> x<<y
__mod__(...)
x.__mod__(y) <==> x%y
__mul__(...)
x.__mul__(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__(...)
__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
__setstate__(...)
__str__(...)
x.__str__() <==> str(x)
__sub__(...)
x.__sub__(y) <==> x-y
__truediv__(...)
x.__truediv__(y) <==> x/y
__xor__(...)
x.__xor__(y) <==> x^y
all(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
any(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmax(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmin(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argsort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
astype(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
byteswap(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
choose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
clip(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
compress(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
conj(...)
conjugate(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
copy(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumprod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumsum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
diagonal(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dump(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dumps(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
fill(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
flatten(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
getfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
item(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
itemset(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
max(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
mean(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
min(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
newbyteorder(...)
newbyteorder(new_order='S')
 
Return a new `dtype` with a different byte order.
 
Changes are also made in all fields and sub-arrays of the data type.
 
The `new_order` code can be any from the following:
 
* {'<', 'L'} - little endian
* {'>', 'B'} - big endian
* {'=', 'N'} - native order
* 'S' - swap dtype from current to opposite endian
* {'|', 'I'} - ignore (no change to byte order)
 
Parameters
----------
new_order : str, optional
    Byte order to force; a value from the byte order specifications
    above.  The default value ('S') results in swapping the current
    byte order. The code does a case-insensitive check on the first
    letter of `new_order` for the alternatives above.  For example,
    any of 'B' or 'b' or 'biggish' are valid to specify big-endian.
 
 
Returns
-------
new_dtype : dtype
    New `dtypeobject with the given change to the byte order.
nonzero(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
prod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ptp(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
put(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ravel(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
repeat(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
reshape(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
resize(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
round(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
searchsorted(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setflags(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
squeeze(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
std(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
swapaxes(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
take(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tofile(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tolist(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tostring(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
trace(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
transpose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
var(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
view(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.

Data descriptors inherited from generic:
T
transpose
__array_interface__
Array protocol: Python side
__array_priority__
Array priority.
__array_struct__
Array protocol: struct
base
base object
data
pointer to start of data
dtype
get array data-descriptor
flags
integer value of flags
flat
a 1-d view of scalar
imag
imaginary part of scalar
itemsize
length of one element in bytes
nbytes
length of item in bytes
ndim
number of array dimensions
real
real part of scalar
shape
tuple of array dimensions
size
number of elements in the gentype
strides
tuple of bytes steps in each dimension

Methods inherited from __builtin__.int:
__cmp__(...)
x.__cmp__(y) <==> cmp(x,y)
__coerce__(...)
x.__coerce__(y) <==> coerce(x, y)
__getattribute__(...)
x.__getattribute__('name') <==> x.name
__getnewargs__(...)
__hash__(...)
x.__hash__() <==> hash(x)
__trunc__(...)
Truncating an Integral returns itself.
bit_length(...)
int.bit_length() -> int
 
Number of bits necessary to represent self in binary.
>>> bin(37)
'0b100101'
>>> (37).bit_length()
6

Data descriptors inherited from __builtin__.int:
denominator
the denominator of a rational number in lowest terms
numerator
the numerator of a rational number in lowest terms

 
longcomplex = class complex256(complexfloating)
    Composed of two 128 bit floats
 
 
Method resolution order:
complex256
complexfloating
inexact
number
generic
__builtin__.object

Methods defined here:
__complex__(...)
__eq__(...)
x.__eq__(y) <==> x==y
__float__(...)
x.__float__() <==> float(x)
__ge__(...)
x.__ge__(y) <==> x>=y
__gt__(...)
x.__gt__(y) <==> x>y
__hash__(...)
x.__hash__() <==> hash(x)
__hex__(...)
x.__hex__() <==> hex(x)
__int__(...)
x.__int__() <==> int(x)
__le__(...)
x.__le__(y) <==> x<=y
__long__(...)
x.__long__() <==> long(x)
__lt__(...)
x.__lt__(y) <==> x<y
__ne__(...)
x.__ne__(y) <==> x!=y
__oct__(...)
x.__oct__() <==> oct(x)
__repr__(...)
x.__repr__() <==> repr(x)
__str__(...)
x.__str__() <==> str(x)

Data and other attributes defined here:
__new__ = <built-in method __new__ of type object>
T.__new__(S, ...) -> a new object with type S, a subtype of T

Methods inherited from generic:
__abs__(...)
x.__abs__() <==> abs(x)
__add__(...)
x.__add__(y) <==> x+y
__and__(...)
x.__and__(y) <==> x&y
__array__(...)
sc.__array__(|type) return 0-dim array
__array_wrap__(...)
sc.__array_wrap__(obj) return scalar from array
__copy__(...)
__deepcopy__(...)
__div__(...)
x.__div__(y) <==> x/y
__divmod__(...)
x.__divmod__(y) <==> divmod(x, y)
__floordiv__(...)
x.__floordiv__(y) <==> x//y
__format__(...)
NumPy array scalar formatter
__getitem__(...)
x.__getitem__(y) <==> x[y]
__invert__(...)
x.__invert__() <==> ~x
__lshift__(...)
x.__lshift__(y) <==> x<<y
__mod__(...)
x.__mod__(y) <==> x%y
__mul__(...)
x.__mul__(y) <==> x*y
__neg__(...)
x.__neg__() <==> -x
__nonzero__(...)
x.__nonzero__() <==> x != 0
__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__(...)
__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
__setstate__(...)
__sub__(...)
x.__sub__(y) <==> x-y
__truediv__(...)
x.__truediv__(y) <==> x/y
__xor__(...)
x.__xor__(y) <==> x^y
all(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
any(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmax(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmin(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argsort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
astype(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
byteswap(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
choose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
clip(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
compress(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
conj(...)
conjugate(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
copy(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumprod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumsum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
diagonal(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dump(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dumps(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
fill(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
flatten(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
getfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
item(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
itemset(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
max(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
mean(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
min(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
newbyteorder(...)
newbyteorder(new_order='S')
 
Return a new `dtype` with a different byte order.
 
Changes are also made in all fields and sub-arrays of the data type.
 
The `new_order` code can be any from the following:
 
* {'<', 'L'} - little endian
* {'>', 'B'} - big endian
* {'=', 'N'} - native order
* 'S' - swap dtype from current to opposite endian
* {'|', 'I'} - ignore (no change to byte order)
 
Parameters
----------
new_order : str, optional
    Byte order to force; a value from the byte order specifications
    above.  The default value ('S') results in swapping the current
    byte order. The code does a case-insensitive check on the first
    letter of `new_order` for the alternatives above.  For example,
    any of 'B' or 'b' or 'biggish' are valid to specify big-endian.
 
 
Returns
-------
new_dtype : dtype
    New `dtypeobject with the given change to the byte order.
nonzero(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
prod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ptp(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
put(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ravel(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
repeat(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
reshape(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
resize(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
round(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
searchsorted(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setflags(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
squeeze(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
std(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
swapaxes(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
take(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tofile(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tolist(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tostring(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
trace(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
transpose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
var(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
view(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.

Data descriptors inherited from generic:
T
transpose
__array_interface__
Array protocol: Python side
__array_priority__
Array priority.
__array_struct__
Array protocol: struct
base
base object
data
pointer to start of data
dtype
get array data-descriptor
flags
integer value of flags
flat
a 1-d view of scalar
imag
imaginary part of scalar
itemsize
length of one element in bytes
nbytes
length of item in bytes
ndim
number of array dimensions
real
real part of scalar
shape
tuple of array dimensions
size
number of elements in the gentype
strides
tuple of bytes steps in each dimension

 
longdouble = class float128(floating)
    128-bit floating-point number. Character code: 'g'. C long float
compatible.
 
 
Method resolution order:
float128
floating
inexact
number
generic
__builtin__.object

Methods defined here:
__eq__(...)
x.__eq__(y) <==> x==y
__float__(...)
x.__float__() <==> float(x)
__ge__(...)
x.__ge__(y) <==> x>=y
__gt__(...)
x.__gt__(y) <==> x>y
__hash__(...)
x.__hash__() <==> hash(x)
__hex__(...)
x.__hex__() <==> hex(x)
__int__(...)
x.__int__() <==> int(x)
__le__(...)
x.__le__(y) <==> x<=y
__long__(...)
x.__long__() <==> long(x)
__lt__(...)
x.__lt__(y) <==> x<y
__ne__(...)
x.__ne__(y) <==> x!=y
__oct__(...)
x.__oct__() <==> oct(x)
__repr__(...)
x.__repr__() <==> repr(x)
__str__(...)
x.__str__() <==> str(x)

Data and other attributes defined here:
__new__ = <built-in method __new__ of type object>
T.__new__(S, ...) -> a new object with type S, a subtype of T

Methods inherited from generic:
__abs__(...)
x.__abs__() <==> abs(x)
__add__(...)
x.__add__(y) <==> x+y
__and__(...)
x.__and__(y) <==> x&y
__array__(...)
sc.__array__(|type) return 0-dim array
__array_wrap__(...)
sc.__array_wrap__(obj) return scalar from array
__copy__(...)
__deepcopy__(...)
__div__(...)
x.__div__(y) <==> x/y
__divmod__(...)
x.__divmod__(y) <==> divmod(x, y)
__floordiv__(...)
x.__floordiv__(y) <==> x//y
__format__(...)
NumPy array scalar formatter
__getitem__(...)
x.__getitem__(y) <==> x[y]
__invert__(...)
x.__invert__() <==> ~x
__lshift__(...)
x.__lshift__(y) <==> x<<y
__mod__(...)
x.__mod__(y) <==> x%y
__mul__(...)
x.__mul__(y) <==> x*y
__neg__(...)
x.__neg__() <==> -x
__nonzero__(...)
x.__nonzero__() <==> x != 0
__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__(...)
__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
__setstate__(...)
__sub__(...)
x.__sub__(y) <==> x-y
__truediv__(...)
x.__truediv__(y) <==> x/y
__xor__(...)
x.__xor__(y) <==> x^y
all(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
any(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmax(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmin(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argsort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
astype(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
byteswap(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
choose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
clip(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
compress(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
conj(...)
conjugate(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
copy(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumprod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumsum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
diagonal(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dump(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dumps(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
fill(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
flatten(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
getfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
item(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
itemset(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
max(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
mean(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
min(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
newbyteorder(...)
newbyteorder(new_order='S')
 
Return a new `dtype` with a different byte order.
 
Changes are also made in all fields and sub-arrays of the data type.
 
The `new_order` code can be any from the following:
 
* {'<', 'L'} - little endian
* {'>', 'B'} - big endian
* {'=', 'N'} - native order
* 'S' - swap dtype from current to opposite endian
* {'|', 'I'} - ignore (no change to byte order)
 
Parameters
----------
new_order : str, optional
    Byte order to force; a value from the byte order specifications
    above.  The default value ('S') results in swapping the current
    byte order. The code does a case-insensitive check on the first
    letter of `new_order` for the alternatives above.  For example,
    any of 'B' or 'b' or 'biggish' are valid to specify big-endian.
 
 
Returns
-------
new_dtype : dtype
    New `dtypeobject with the given change to the byte order.
nonzero(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
prod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ptp(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
put(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ravel(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
repeat(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
reshape(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
resize(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
round(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
searchsorted(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setflags(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
squeeze(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
std(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
swapaxes(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
take(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tofile(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tolist(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tostring(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
trace(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
transpose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
var(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
view(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.

Data descriptors inherited from generic:
T
transpose
__array_interface__
Array protocol: Python side
__array_priority__
Array priority.
__array_struct__
Array protocol: struct
base
base object
data
pointer to start of data
dtype
get array data-descriptor
flags
integer value of flags
flat
a 1-d view of scalar
imag
imaginary part of scalar
itemsize
length of one element in bytes
nbytes
length of item in bytes
ndim
number of array dimensions
real
real part of scalar
shape
tuple of array dimensions
size
number of elements in the gentype
strides
tuple of bytes steps in each dimension

 
longfloat = class float128(floating)
    128-bit floating-point number. Character code: 'g'. C long float
compatible.
 
 
Method resolution order:
float128
floating
inexact
number
generic
__builtin__.object

Methods defined here:
__eq__(...)
x.__eq__(y) <==> x==y
__float__(...)
x.__float__() <==> float(x)
__ge__(...)
x.__ge__(y) <==> x>=y
__gt__(...)
x.__gt__(y) <==> x>y
__hash__(...)
x.__hash__() <==> hash(x)
__hex__(...)
x.__hex__() <==> hex(x)
__int__(...)
x.__int__() <==> int(x)
__le__(...)
x.__le__(y) <==> x<=y
__long__(...)
x.__long__() <==> long(x)
__lt__(...)
x.__lt__(y) <==> x<y
__ne__(...)
x.__ne__(y) <==> x!=y
__oct__(...)
x.__oct__() <==> oct(x)
__repr__(...)
x.__repr__() <==> repr(x)
__str__(...)
x.__str__() <==> str(x)

Data and other attributes defined here:
__new__ = <built-in method __new__ of type object>
T.__new__(S, ...) -> a new object with type S, a subtype of T

Methods inherited from generic:
__abs__(...)
x.__abs__() <==> abs(x)
__add__(...)
x.__add__(y) <==> x+y
__and__(...)
x.__and__(y) <==> x&y
__array__(...)
sc.__array__(|type) return 0-dim array
__array_wrap__(...)
sc.__array_wrap__(obj) return scalar from array
__copy__(...)
__deepcopy__(...)
__div__(...)
x.__div__(y) <==> x/y
__divmod__(...)
x.__divmod__(y) <==> divmod(x, y)
__floordiv__(...)
x.__floordiv__(y) <==> x//y
__format__(...)
NumPy array scalar formatter
__getitem__(...)
x.__getitem__(y) <==> x[y]
__invert__(...)
x.__invert__() <==> ~x
__lshift__(...)
x.__lshift__(y) <==> x<<y
__mod__(...)
x.__mod__(y) <==> x%y
__mul__(...)
x.__mul__(y) <==> x*y
__neg__(...)
x.__neg__() <==> -x
__nonzero__(...)
x.__nonzero__() <==> x != 0
__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__(...)
__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
__setstate__(...)
__sub__(...)
x.__sub__(y) <==> x-y
__truediv__(...)
x.__truediv__(y) <==> x/y
__xor__(...)
x.__xor__(y) <==> x^y
all(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
any(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmax(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmin(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argsort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
astype(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
byteswap(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
choose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
clip(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
compress(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
conj(...)
conjugate(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
copy(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumprod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumsum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
diagonal(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dump(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dumps(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
fill(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
flatten(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
getfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
item(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
itemset(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
max(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
mean(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
min(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
newbyteorder(...)
newbyteorder(new_order='S')
 
Return a new `dtype` with a different byte order.
 
Changes are also made in all fields and sub-arrays of the data type.
 
The `new_order` code can be any from the following:
 
* {'<', 'L'} - little endian
* {'>', 'B'} - big endian
* {'=', 'N'} - native order
* 'S' - swap dtype from current to opposite endian
* {'|', 'I'} - ignore (no change to byte order)
 
Parameters
----------
new_order : str, optional
    Byte order to force; a value from the byte order specifications
    above.  The default value ('S') results in swapping the current
    byte order. The code does a case-insensitive check on the first
    letter of `new_order` for the alternatives above.  For example,
    any of 'B' or 'b' or 'biggish' are valid to specify big-endian.
 
 
Returns
-------
new_dtype : dtype
    New `dtypeobject with the given change to the byte order.
nonzero(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
prod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ptp(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
put(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ravel(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
repeat(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
reshape(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
resize(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
round(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
searchsorted(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setflags(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
squeeze(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
std(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
swapaxes(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
take(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tofile(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tolist(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tostring(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
trace(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
transpose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
var(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
view(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.

Data descriptors inherited from generic:
T
transpose
__array_interface__
Array protocol: Python side
__array_priority__
Array priority.
__array_struct__
Array protocol: struct
base
base object
data
pointer to start of data
dtype
get array data-descriptor
flags
integer value of flags
flat
a 1-d view of scalar
imag
imaginary part of scalar
itemsize
length of one element in bytes
nbytes
length of item in bytes
ndim
number of array dimensions
real
real part of scalar
shape
tuple of array dimensions
size
number of elements in the gentype
strides
tuple of bytes steps in each dimension

 
longlong = class int64(signedinteger, __builtin__.int)
    
Method resolution order:
int64
signedinteger
integer
number
generic
__builtin__.int
__builtin__.object

Methods defined here:
__eq__(...)
x.__eq__(y) <==> x==y
__ge__(...)
x.__ge__(y) <==> x>=y
__gt__(...)
x.__gt__(y) <==> x>y
__index__(...)
x[y:z] <==> x[y.__index__():z.__index__()]
__le__(...)
x.__le__(y) <==> x<=y
__lt__(...)
x.__lt__(y) <==> x<y
__ne__(...)
x.__ne__(y) <==> x!=y

Data and other attributes defined here:
__new__ = <built-in method __new__ of type object>
T.__new__(S, ...) -> a new object with type S, a subtype of T

Methods inherited from generic:
__abs__(...)
x.__abs__() <==> abs(x)
__add__(...)
x.__add__(y) <==> x+y
__and__(...)
x.__and__(y) <==> x&y
__array__(...)
sc.__array__(|type) return 0-dim array
__array_wrap__(...)
sc.__array_wrap__(obj) return scalar from array
__copy__(...)
__deepcopy__(...)
__div__(...)
x.__div__(y) <==> x/y
__divmod__(...)
x.__divmod__(y) <==> divmod(x, y)
__float__(...)
x.__float__() <==> float(x)
__floordiv__(...)
x.__floordiv__(y) <==> x//y
__format__(...)
NumPy array scalar formatter
__getitem__(...)
x.__getitem__(y) <==> x[y]
__hex__(...)
x.__hex__() <==> hex(x)
__int__(...)
x.__int__() <==> int(x)
__invert__(...)
x.__invert__() <==> ~x
__long__(...)
x.__long__() <==> long(x)
__lshift__(...)
x.__lshift__(y) <==> x<<y
__mod__(...)
x.__mod__(y) <==> x%y
__mul__(...)
x.__mul__(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__(...)
__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
__setstate__(...)
__str__(...)
x.__str__() <==> str(x)
__sub__(...)
x.__sub__(y) <==> x-y
__truediv__(...)
x.__truediv__(y) <==> x/y
__xor__(...)
x.__xor__(y) <==> x^y
all(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
any(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmax(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmin(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argsort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
astype(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
byteswap(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
choose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
clip(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
compress(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
conj(...)
conjugate(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
copy(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumprod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumsum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
diagonal(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dump(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dumps(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
fill(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
flatten(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
getfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
item(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
itemset(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
max(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
mean(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
min(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
newbyteorder(...)
newbyteorder(new_order='S')
 
Return a new `dtype` with a different byte order.
 
Changes are also made in all fields and sub-arrays of the data type.
 
The `new_order` code can be any from the following:
 
* {'<', 'L'} - little endian
* {'>', 'B'} - big endian
* {'=', 'N'} - native order
* 'S' - swap dtype from current to opposite endian
* {'|', 'I'} - ignore (no change to byte order)
 
Parameters
----------
new_order : str, optional
    Byte order to force; a value from the byte order specifications
    above.  The default value ('S') results in swapping the current
    byte order. The code does a case-insensitive check on the first
    letter of `new_order` for the alternatives above.  For example,
    any of 'B' or 'b' or 'biggish' are valid to specify big-endian.
 
 
Returns
-------
new_dtype : dtype
    New `dtypeobject with the given change to the byte order.
nonzero(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
prod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ptp(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
put(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ravel(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
repeat(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
reshape(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
resize(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
round(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
searchsorted(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setflags(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
squeeze(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
std(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
swapaxes(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
take(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tofile(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tolist(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tostring(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
trace(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
transpose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
var(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
view(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.

Data descriptors inherited from generic:
T
transpose
__array_interface__
Array protocol: Python side
__array_priority__
Array priority.
__array_struct__
Array protocol: struct
base
base object
data
pointer to start of data
dtype
get array data-descriptor
flags
integer value of flags
flat
a 1-d view of scalar
imag
imaginary part of scalar
itemsize
length of one element in bytes
nbytes
length of item in bytes
ndim
number of array dimensions
real
real part of scalar
shape
tuple of array dimensions
size
number of elements in the gentype
strides
tuple of bytes steps in each dimension

Methods inherited from __builtin__.int:
__cmp__(...)
x.__cmp__(y) <==> cmp(x,y)
__coerce__(...)
x.__coerce__(y) <==> coerce(x, y)
__getattribute__(...)
x.__getattribute__('name') <==> x.name
__getnewargs__(...)
__hash__(...)
x.__hash__() <==> hash(x)
__trunc__(...)
Truncating an Integral returns itself.
bit_length(...)
int.bit_length() -> int
 
Number of bits necessary to represent self in binary.
>>> bin(37)
'0b100101'
>>> (37).bit_length()
6

Data descriptors inherited from __builtin__.int:
denominator
the denominator of a rational number in lowest terms
numerator
the numerator of a rational number in lowest terms

 
class matrix(numpy.ndarray)
    matrix(data, dtype=None, copy=True)
 
Returns a matrix from an array-like object, or from a string of data.
matrix is a specialized 2-D array that retains its 2-D nature
through operations.  It has certain special operators, such as ``*``
(matrix multiplication) and ``**`` (matrix power).
 
Parameters
----------
data : array_like or string
   If `data` is a string, it is interpreted as a matrix with commas
   or spaces separating columns, and semicolons separating rows.
dtype : data-type
   Data-type of the output matrix.
copy : bool
   If `data` is already an `ndarray`, then this flag determines
   whether the data is copied (the default), or whether a view is
   constructed.
 
See Also
--------
array
 
Examples
--------
>>> a = np.matrix('1 2; 3 4')
>>> print a
[[1 2]
 [3 4]]
 
>>> np.matrix([[1, 2], [3, 4]])
matrix([[1, 2],
        [3, 4]])
 
 
Method resolution order:
matrix
numpy.ndarray
__builtin__.object

Methods defined here:
__array_finalize__(self, obj)
__getitem__(self, index)
__imul__(self, other)
__ipow__(self, other)
__mul__(self, other)
__pow__(self, other)
__repr__(self)
__rmul__(self, other)
__rpow__(self, other)
__str__(self)
all(self, axis=None, out=None)
Test whether all matrix elements along a given axis evaluate to True.
 
Parameters
----------
See `numpy.all` for complete descriptions
 
See Also
--------
numpy.all
 
Notes
-----
This is the same as `ndarray.all`, but it returns a `matrixobject.
 
Examples
--------
>>> x = np.matrix(np.arange(12).reshape((3,4))); x
matrix([[ 0,  1,  2,  3],
        [ 4,  5,  6,  7],
        [ 8,  9, 10, 11]])
>>> y = x[0]; y
matrix([[0, 1, 2, 3]])
>>> (x == y)
matrix([[ True,  True,  True,  True],
        [False, False, False, False],
        [False, False, False, False]], dtype=bool)
>>> (x == y).all()
False
>>> (x == y).all(0)
matrix([[False, False, False, False]], dtype=bool)
>>> (x == y).all(1)
matrix([[ True],
        [False],
        [False]], dtype=bool)
any(self, axis=None, out=None)
Test whether any array element along a given axis evaluates to True.
 
Refer to `numpy.any` for full documentation.
 
Parameters
----------
axis : int, optional
    Axis along which logical OR is performed
out : ndarray, optional
    Output to existing array instead of creating new one, must have
    same shape as expected output
 
Returns
-------
    any : bool, ndarray
        Returns a single bool if `axis` is ``None``; otherwise,
        returns `ndarray`
argmax(self, axis=None, out=None)
Indices of the maximum values along an axis.
 
Parameters
----------
See `numpy.argmax` for complete descriptions
 
See Also
--------
numpy.argmax
 
Notes
-----
This is the same as `ndarray.argmax`, but returns a `matrixobject
where `ndarray.argmax` would return an `ndarray`.
 
Examples
--------
>>> x = np.matrix(np.arange(12).reshape((3,4))); x
matrix([[ 0,  1,  2,  3],
        [ 4,  5,  6,  7],
        [ 8,  9, 10, 11]])
>>> x.argmax()
11
>>> x.argmax(0)
matrix([[2, 2, 2, 2]])
>>> x.argmax(1)
matrix([[3],
        [3],
        [3]])
argmin(self, axis=None, out=None)
Return the indices of the minimum values along an axis.
 
Parameters
----------
See `numpy.argmin` for complete descriptions.
 
See Also
--------
numpy.argmin
 
Notes
-----
This is the same as `ndarray.argmin`, but returns a `matrixobject
where `ndarray.argmin` would return an `ndarray`.
 
Examples
--------
>>> x = -np.matrix(np.arange(12).reshape((3,4))); x
matrix([[  0,  -1,  -2,  -3],
        [ -4,  -5,  -6,  -7],
        [ -8,  -9, -10, -11]])
>>> x.argmin()
11
>>> x.argmin(0)
matrix([[2, 2, 2, 2]])
>>> x.argmin(1)
matrix([[3],
        [3],
        [3]])
getA(self)
Return `self` as an `ndarrayobject.
 
Equivalent to ``np.asarray(self)``.
 
Parameters
----------
None
 
Returns
-------
ret : ndarray
    `self` as an `ndarray`
 
Examples
--------
>>> x = np.matrix(np.arange(12).reshape((3,4))); x
matrix([[ 0,  1,  2,  3],
        [ 4,  5,  6,  7],
        [ 8,  9, 10, 11]])
>>> x.getA()
array([[ 0,  1,  2,  3],
       [ 4,  5,  6,  7],
       [ 8,  9, 10, 11]])
getA1(self)
Return `self` as a flattened `ndarray`.
 
Equivalent to ``np.asarray(x).ravel()``
 
Parameters
----------
None
 
Returns
-------
ret : ndarray
    `self`, 1-D, as an `ndarray`
 
Examples
--------
>>> x = np.matrix(np.arange(12).reshape((3,4))); x
matrix([[ 0,  1,  2,  3],
        [ 4,  5,  6,  7],
        [ 8,  9, 10, 11]])
>>> x.getA1()
array([ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11])
getH(self)
Returns the (complex) conjugate transpose of `self`.
 
Equivalent to ``np.transpose(self)`` if `self` is real-valued.
 
Parameters
----------
None
 
Returns
-------
ret : matrix object
    complex conjugate transpose of `self`
 
Examples
--------
>>> x = np.matrix(np.arange(12).reshape((3,4)))
>>> z = x - 1j*x; z
matrix([[  0. +0.j,   1. -1.j,   2. -2.j,   3. -3.j],
        [  4. -4.j,   5. -5.j,   6. -6.j,   7. -7.j],
        [  8. -8.j,   9. -9.j,  10.-10.j,  11.-11.j]])
>>> z.getH()
matrix([[  0. +0.j,   4. +4.j,   8. +8.j],
        [  1. +1.j,   5. +5.j,   9. +9.j],
        [  2. +2.j,   6. +6.j,  10.+10.j],
        [  3. +3.j,   7. +7.j,  11.+11.j]])
getI(self)
Returns the (multiplicative) inverse of invertible `self`.
 
Parameters
----------
None
 
Returns
-------
ret : matrix object
    If `self` is non-singular, `ret` is such that ``ret * self`` ==
    ``self * ret`` == ``np.matrix(np.eye(self[0,:].size)`` all return
    ``True``.
 
Raises
------
numpy.linalg.LinAlgError: Singular matrix
    If `self` is singular.
 
See Also
--------
linalg.inv
 
Examples
--------
>>> m = np.matrix('[1, 2; 3, 4]'); m
matrix([[1, 2],
        [3, 4]])
>>> m.getI()
matrix([[-2. ,  1. ],
        [ 1.5, -0.5]])
>>> m.getI() * m
matrix([[ 1.,  0.],
        [ 0.,  1.]])
getT(self)
Returns the transpose of the matrix.
 
Does *not* conjugate!  For the complex conjugate transpose, use `getH`.
 
Parameters
----------
None
 
Returns
-------
ret : matrix object
    The (non-conjugated) transpose of the matrix.
 
See Also
--------
transpose, getH
 
Examples
--------
>>> m = np.matrix('[1, 2; 3, 4]')
>>> m
matrix([[1, 2],
        [3, 4]])
>>> m.getT()
matrix([[1, 3],
        [2, 4]])
max(self, axis=None, out=None)
Return the maximum value along an axis.
 
Parameters
----------
See `amax` for complete descriptions
 
See Also
--------
amax, ndarray.max
 
Notes
-----
This is the same as `ndarray.max`, but returns a `matrixobject
where `ndarray.max` would return an ndarray.
 
Examples
--------
>>> x = np.matrix(np.arange(12).reshape((3,4))); x
matrix([[ 0,  1,  2,  3],
        [ 4,  5,  6,  7],
        [ 8,  9, 10, 11]])
>>> x.max()
11
>>> x.max(0)
matrix([[ 8,  9, 10, 11]])
>>> x.max(1)
matrix([[ 3],
        [ 7],
        [11]])
mean(self, axis=None, dtype=None, out=None)
Returns the average of the matrix elements along the given axis.
 
Refer to `numpy.mean` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.mean
 
Notes
-----
Same as `ndarray.mean` except that, where that returns an `ndarray`,
this returns a `matrixobject.
 
Examples
--------
>>> x = np.matrix(np.arange(12).reshape((3, 4)))
>>> x
matrix([[ 0,  1,  2,  3],
        [ 4,  5,  6,  7],
        [ 8,  9, 10, 11]])
>>> x.mean()
5.5
>>> x.mean(0)
matrix([[ 4.,  5.,  6.,  7.]])
>>> x.mean(1)
matrix([[ 1.5],
        [ 5.5],
        [ 9.5]])
min(self, axis=None, out=None)
Return the minimum value along an axis.
 
Parameters
----------
See `amin` for complete descriptions.
 
See Also
--------
amin, ndarray.min
 
Notes
-----
This is the same as `ndarray.min`, but returns a `matrixobject
where `ndarray.min` would return an ndarray.
 
Examples
--------
>>> x = -np.matrix(np.arange(12).reshape((3,4))); x
matrix([[  0,  -1,  -2,  -3],
        [ -4,  -5,  -6,  -7],
        [ -8,  -9, -10, -11]])
>>> x.min()
-11
>>> x.min(0)
matrix([[ -8,  -9, -10, -11]])
>>> x.min(1)
matrix([[ -3],
        [ -7],
        [-11]])
prod(self, axis=None, dtype=None, out=None)
Return the product of the array elements over the given axis.
 
Refer to `prod` for full documentation.
 
See Also
--------
prod, ndarray.prod
 
Notes
-----
Same as `ndarray.prod`, except, where that returns an `ndarray`, this
returns a `matrixobject instead.
 
Examples
--------
>>> x = np.matrix(np.arange(12).reshape((3,4))); x
matrix([[ 0,  1,  2,  3],
        [ 4,  5,  6,  7],
        [ 8,  9, 10, 11]])
>>> x.prod()
0
>>> x.prod(0)
matrix([[  0,  45, 120, 231]])
>>> x.prod(1)
matrix([[   0],
        [ 840],
        [7920]])
ptp(self, axis=None, out=None)
Peak-to-peak (maximum - minimum) value along the given axis.
 
Refer to `numpy.ptp` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.ptp
 
Notes
-----
Same as `ndarray.ptp`, except, where that would return an `ndarrayobject,
this returns a `matrixobject.
 
Examples
--------
>>> x = np.matrix(np.arange(12).reshape((3,4))); x
matrix([[ 0,  1,  2,  3],
        [ 4,  5,  6,  7],
        [ 8,  9, 10, 11]])
>>> x.ptp()
11
>>> x.ptp(0)
matrix([[8, 8, 8, 8]])
>>> x.ptp(1)
matrix([[3],
        [3],
        [3]])
std(self, axis=None, dtype=None, out=None, ddof=0)
Return the standard deviation of the array elements along the given axis.
 
Refer to `numpy.std` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.std
 
Notes
-----
This is the same as `ndarray.std`, except that where an `ndarray` would
be returned, a `matrixobject is returned instead.
 
Examples
--------
>>> x = np.matrix(np.arange(12).reshape((3, 4)))
>>> x
matrix([[ 0,  1,  2,  3],
        [ 4,  5,  6,  7],
        [ 8,  9, 10, 11]])
>>> x.std()
3.4520525295346629
>>> x.std(0)
matrix([[ 3.26598632,  3.26598632,  3.26598632,  3.26598632]])
>>> x.std(1)
matrix([[ 1.11803399],
        [ 1.11803399],
        [ 1.11803399]])
sum(self, axis=None, dtype=None, out=None)
Returns the sum of the matrix elements, along the given axis.
 
Refer to `numpy.sum` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.sum
 
Notes
-----
This is the same as `ndarray.sum`, except that where an `ndarray` would
be returned, a `matrixobject is returned instead.
 
Examples
--------
>>> x = np.matrix([[1, 2], [4, 3]])
>>> x.sum()
10
>>> x.sum(axis=1)
matrix([[3],
        [7]])
>>> x.sum(axis=1, dtype='float')
matrix([[ 3.],
        [ 7.]])
>>> out = np.zeros((1, 2), dtype='float')
>>> x.sum(axis=1, dtype='float', out=out)
matrix([[ 3.],
        [ 7.]])
tolist(self)
Return the matrix as a (possibly nested) list.
 
See `ndarray.tolist` for full documentation.
 
See Also
--------
ndarray.tolist
 
Examples
--------
>>> x = np.matrix(np.arange(12).reshape((3,4))); x
matrix([[ 0,  1,  2,  3],
        [ 4,  5,  6,  7],
        [ 8,  9, 10, 11]])
>>> x.tolist()
[[0, 1, 2, 3], [4, 5, 6, 7], [8, 9, 10, 11]]
var(self, axis=None, dtype=None, out=None, ddof=0)
Returns the variance of the matrix elements, along the given axis.
 
Refer to `numpy.var` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.var
 
Notes
-----
This is the same as `ndarray.var`, except that where an `ndarray` would
be returned, a `matrixobject is returned instead.
 
Examples
--------
>>> x = np.matrix(np.arange(12).reshape((3, 4)))
>>> x
matrix([[ 0,  1,  2,  3],
        [ 4,  5,  6,  7],
        [ 8,  9, 10, 11]])
>>> x.var()
11.916666666666666
>>> x.var(0)
matrix([[ 10.66666667,  10.66666667,  10.66666667,  10.66666667]])
>>> x.var(1)
matrix([[ 1.25],
        [ 1.25],
        [ 1.25]])

Static methods defined here:
__new__(subtype, data, dtype=None, copy=True)

Data descriptors defined here:
A
base array
A1
1-d base array
H
hermitian (conjugate) transpose
I
inverse
T
transpose
__dict__
dictionary for instance variables (if defined)

Data and other attributes defined here:
__array_priority__ = 10.0

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_prepare__(...)
a.__array_prepare__(obj) -> Object of same type as ndarray object obj.
__array_wrap__(...)
a.__array_wrap__(obj) -> Object of same type as ndarray object a.
__contains__(...)
x.__contains__(y) <==> y in x
__copy__(...)
a.__copy__([order])
 
Return a copy of the array.
 
Parameters
----------
order : {'C', 'F', 'A'}, optional
    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 the array already is 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
__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
__index__(...)
x[y:z] <==> x[y.__index__():z.__index__()]
__int__(...)
x.__int__() <==> int(x)
__invert__(...)
x.__invert__() <==> ~x
__ior__(...)
x.__ior__(y) <==> x|=y
__irshift__(...)
x.__irshift__(y) <==> x>>=y
__isub__(...)
x.__isub__(y) <==> x-=y
__iter__(...)
x.__iter__() <==> iter(x)
__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
__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
__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.
__rfloordiv__(...)
x.__rfloordiv__(y) <==> y//x
__rlshift__(...)
x.__rlshift__(y) <==> y<<x
__rmod__(...)
x.__rmod__(y) <==> y%x
__ror__(...)
x.__ror__(y) <==> y|x
__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, dtype, isfortran, rawdata)
 
For unpickling.
 
Parameters
----------
version : int
    optional pickle version. If omitted defaults to 0.
shape : tuple
dtype : data-type
isFortran : bool
rawdata : string or list
    a binary string with the data (or a list if 'a' is an object array)
__sub__(...)
x.__sub__(y) <==> x-y
__truediv__(...)
x.__truediv__(y) <==> x/y
__xor__(...)
x.__xor__(y) <==> x^y
argpartition(...)
a.argpartition(kth, axis=-1, kind='quickselect', order=None)
 
Returns the indices that would partition this array.
 
Refer to `numpy.argpartition` for full documentation.
 
.. versionadded:: 1.8.0
 
See Also
--------
numpy.argpartition : equivalent function
argsort(...)
a.argsort(axis=-1, kind='quicksort', order=None)
 
Returns the indices that would sort this array.
 
Refer to `numpy.argsort` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.argsort : equivalent function
astype(...)
a.astype(dtype, order='K', casting='unsafe', subok=True, copy=True)
 
Copy of the array, cast to a specified type.
 
Parameters
----------
dtype : str or dtype
    Typecode or data-type to which the array is cast.
order : {'C', 'F', 'A', 'K'}, optional
    Controls the memory layout order of the result.
    'C' means C order, 'F' means Fortran order, 'A'
    means 'F' order if all the arrays are Fortran contiguous,
    'C' order otherwise, and 'K' means as close to the
    order the array elements appear in memory as possible.
    Default is 'K'.
casting : {'no', 'equiv', 'safe', 'same_kind', 'unsafe'}, optional
    Controls what kind of data casting may occur. Defaults to 'unsafe'
    for backwards compatibility.
 
      * 'no' means the data types should not be cast at all.
      * 'equiv' means only byte-order changes are allowed.
      * 'safe' means only casts which can preserve values are allowed.
      * 'same_kind' means only safe casts or casts within a kind,
        like float64 to float32, are allowed.
      * 'unsafe' means any data conversions may be done.
subok : bool, optional
    If True, then sub-classes will be passed-through (default), otherwise
    the returned array will be forced to be a base-class array.
copy : bool, optional
    By default, astype always returns a newly allocated array. If this
    is set to false, and the `dtype`, `order`, and `subok`
    requirements are satisfied, the input array is returned instead
    of a copy.
 
Returns
-------
arr_t : ndarray
    Unless `copy` is False and the other conditions for returning the input
    array are satisfied (see description for `copy` input paramter), `arr_t`
    is a new array of the same shape as the input array, with dtype, order
    given by `dtype`, `order`.
 
Raises
------
ComplexWarning
    When casting from complex to float or int. To avoid this,
    one should use ``a.real.astype(t)``.
 
Examples
--------
>>> x = np.array([1, 2, 2.5])
>>> x
array([ 1. ,  2. ,  2.5])
 
>>> x.astype(int)
array([1, 2, 2])
byteswap(...)
a.byteswap(inplace)
 
Swap the bytes of the array elements
 
Toggle between low-endian and big-endian data representation by
returning a byteswapped array, optionally swapped in-place.
 
Parameters
----------
inplace : bool, optional
    If ``True``, swap bytes in-place, default is ``False``.
 
Returns
-------
out : ndarray
    The byteswapped array. If `inplace` is ``True``, this is
    a view to self.
 
Examples
--------
>>> A = np.array([1, 256, 8755], dtype=np.int16)
>>> map(hex, A)
['0x1', '0x100', '0x2233']
>>> A.byteswap(True)
array([  256,     1, 13090], dtype=int16)
>>> map(hex, A)
['0x100', '0x1', '0x3322']
 
Arrays of strings are not swapped
 
>>> A = np.array(['ceg', 'fac'])
>>> A.byteswap()
array(['ceg', 'fac'],
      dtype='|S3')
choose(...)
a.choose(choices, out=None, mode='raise')
 
Use an index array to construct a new array from a set of choices.
 
Refer to `numpy.choose` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.choose : equivalent function
clip(...)
a.clip(a_min, a_max, out=None)
 
Return an array whose values are limited to ``[a_min, a_max]``.
 
Refer to `numpy.clip` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.clip : equivalent function
compress(...)
a.compress(condition, axis=None, out=None)
 
Return selected slices of this array along given axis.
 
Refer to `numpy.compress` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.compress : equivalent function
conj(...)
a.conj()
 
Complex-conjugate all elements.
 
Refer to `numpy.conjugate` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.conjugate : equivalent function
conjugate(...)
a.conjugate()
 
Return the complex conjugate, element-wise.
 
Refer to `numpy.conjugate` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.conjugate : equivalent function
copy(...)
a.copy(order='C')
 
Return a copy of the array.
 
Parameters
----------
order : {'C', 'F', 'A', 'K'}, optional
    Controls the memory layout of the copy. 'C' means C-order,
    'F' means F-order, 'A' means 'F' if `a` is Fortran contiguous,
    'C' otherwise. 'K' means match the layout of `a` as closely
    as possible. (Note that this function and :func:numpy.copy are very
    similar, but have different default values for their order=
    arguments.)
 
See also
--------
numpy.copy
numpy.copyto
 
Examples
--------
>>> x = np.array([[1,2,3],[4,5,6]], order='F')
 
>>> y = x.copy()
 
>>> x.fill(0)
 
>>> x
array([[0, 0, 0],
       [0, 0, 0]])
 
>>> y
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]])
 
>>> y.flags['C_CONTIGUOUS']
True
cumprod(...)
a.cumprod(axis=None, dtype=None, out=None)
 
Return the cumulative product of the elements along the given axis.
 
Refer to `numpy.cumprod` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.cumprod : equivalent function
cumsum(...)
a.cumsum(axis=None, dtype=None, out=None)
 
Return the cumulative sum of the elements along the given axis.
 
Refer to `numpy.cumsum` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.cumsum : equivalent function
diagonal(...)
a.diagonal(offset=0, axis1=0, axis2=1)
 
Return specified diagonals.
 
Refer to :func:`numpy.diagonal` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.diagonal : equivalent function
dot(...)
a.dot(b, out=None)
 
Dot product of two arrays.
 
Refer to `numpy.dot` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.dot : equivalent function
 
Examples
--------
>>> a = np.eye(2)
>>> b = np.ones((2, 2)) * 2
>>> a.dot(b)
array([[ 2.,  2.],
       [ 2.,  2.]])
 
This array method can be conveniently chained:
 
>>> a.dot(b).dot(b)
array([[ 8.,  8.],
       [ 8.,  8.]])
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.
 
Parameters
----------
file : str
    A 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.
 
Parameters
----------
None
fill(...)
a.fill(value)
 
Fill the array with a scalar value.
 
Parameters
----------
value : scalar
    All elements of `a` will be assigned this value.
 
Examples
--------
>>> a = np.array([1, 2])
>>> a.fill(0)
>>> a
array([0, 0])
>>> a = np.empty(2)
>>> a.fill(1)
>>> a
array([ 1.,  1.])
flatten(...)
a.flatten(order='C')
 
Return a copy of the array collapsed into one dimension.
 
Parameters
----------
order : {'C', 'F', 'A'}, optional
    Whether to flatten in C (row-major), Fortran (column-major) order,
    or preserve the C/Fortran ordering from `a`.
    The default is 'C'.
 
Returns
-------
y : ndarray
    A copy of the input array, flattened to one dimension.
 
See Also
--------
ravel : Return a flattened array.
flat : A 1-D flat iterator over the array.
 
Examples
--------
>>> a = np.array([[1,2], [3,4]])
>>> a.flatten()
array([1, 2, 3, 4])
>>> a.flatten('F')
array([1, 3, 2, 4])
getfield(...)
a.getfield(dtype, offset=0)
 
Returns a field of the given array as a certain type.
 
A field is a view of the array data with a given data-type. The values in
the view are determined by the given type and the offset into the current
array in bytes. The offset needs to be such that the view dtype fits in the
array dtype; for example an array of dtype complex128 has 16-byte elements.
If taking a view with a 32-bit integer (4 bytes), the offset needs to be
between 0 and 12 bytes.
 
Parameters
----------
dtype : str or dtype
    The data type of the view. The dtype size of the view can not be larger
    than that of the array itself.
offset : int
    Number of bytes to skip before beginning the element view.
 
Examples
--------
>>> x = np.diag([1.+1.j]*2)
>>> x[1, 1] = 2 + 4.j
>>> x
array([[ 1.+1.j,  0.+0.j],
       [ 0.+0.j,  2.+4.j]])
>>> x.getfield(np.float64)
array([[ 1.,  0.],
       [ 0.,  2.]])
 
By choosing an offset of 8 bytes we can select the complex part of the
array for our view:
 
>>> x.getfield(np.float64, offset=8)
array([[ 1.,  0.],
   [ 0.,  4.]])
item(...)
a.item(*args)
 
Copy an element of an array to a standard Python scalar and return it.
 
Parameters
----------
\*args : Arguments (variable number and type)
 
    * none: in this case, the method only works for arrays
      with one element (`a.size == 1`), which element is
      copied into a standard Python scalar object and returned.
 
    * int_type: this argument is interpreted as a flat index into
      the array, specifying which element to copy and return.
 
    * tuple of int_types: functions as does a single int_type argument,
      except that the argument is interpreted as an nd-index into the
      array.
 
Returns
-------
z : Standard Python scalar object
    A copy of the specified element of the array as a suitable
    Python scalar
 
Notes
-----
When the data type of `a` is longdouble or clongdoubleitem() returns
a scalar array object because there is no available Python scalar that
would not lose information. Void arrays return a buffer object for item(),
unless fields are defined, in which case a tuple is returned.
 
`item` is very similar to a[args], except, instead of an array scalar,
a standard Python scalar is returned. This can be useful for speeding up
access to elements of the array and doing arithmetic on elements of the
array using Python's optimized math.
 
Examples
--------
>>> x = np.random.randint(9, size=(3, 3))
>>> x
array([[3, 1, 7],
       [2, 8, 3],
       [8, 5, 3]])
>>> x.item(3)
2
>>> x.item(7)
5
>>> x.item((0, 1))
1
>>> x.item((2, 2))
3
itemset(...)
a.itemset(*args)
 
Insert scalar into an array (scalar is cast to array's dtype, if possible)
 
There must be at least 1 argument, and define the last argument
as *item*.  Then, ``a.itemset(*args)`` is equivalent to but faster
than ``a[args] = item``.  The item should be a scalar value and `args`
must select a single item in the array `a`.
 
Parameters
----------
\*args : Arguments
    If one argument: a scalar, only used in case `a` is of size 1.
    If two arguments: the last argument is the value to be set
    and must be a scalar, the first argument specifies a single array
    element location. It is either an int or a tuple.
 
Notes
-----
Compared to indexing syntax, `itemset` provides some speed increase
for placing a scalar into a particular location in an `ndarray`,
if you must do this.  However, generally this is discouraged:
among other problems, it complicates the appearance of the code.
Also, when using `itemset` (and `item`) inside a loop, be sure
to assign the methods to a local variable to avoid the attribute
look-up at each loop iteration.
 
Examples
--------
>>> x = np.random.randint(9, size=(3, 3))
>>> x
array([[3, 1, 7],
       [2, 8, 3],
       [8, 5, 3]])
>>> x.itemset(4, 0)
>>> x.itemset((2, 2), 9)
>>> x
array([[3, 1, 7],
       [2, 0, 3],
       [8, 5, 9]])
newbyteorder(...)
arr.newbyteorder(new_order='S')
 
Return the array with the same data viewed with a different byte order.
 
Equivalent to::
 
    arr.view(arr.dtype.newbytorder(new_order))
 
Changes are also made in all fields and sub-arrays of the array data
type.
 
 
 
Parameters
----------
new_order : string, optional
    Byte order to force; a value from the byte order specifications
    above. `new_order` codes can be any of::
 
     * 'S' - swap dtype from current to opposite endian
     * {'<', 'L'} - little endian
     * {'>', 'B'} - big endian
     * {'=', 'N'} - native order
     * {'|', 'I'} - ignore (no change to byte order)
 
    The default value ('S') results in swapping the current
    byte order. The code does a case-insensitive check on the first
    letter of `new_order` for the alternatives above.  For example,
    any of 'B' or 'b' or 'biggish' are valid to specify big-endian.
 
 
Returns
-------
new_arr : array
    New array object with the dtype reflecting given change to the
    byte order.
nonzero(...)
a.nonzero()
 
Return the indices of the elements that are non-zero.
 
Refer to `numpy.nonzero` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.nonzero : equivalent function
partition(...)
a.partition(kth, axis=-1, kind='introselect', order=None)
 
Rearranges the elements in the array in such a way that value of the
element in kth position is in the position it would be in a sorted array.
All elements smaller than the kth element are moved before this element and
all equal or greater are moved behind it. The ordering of the elements in
the two partitions is undefined.
 
.. versionadded:: 1.8.0
 
Parameters
----------
kth : int or sequence of ints
    Element index to partition by. The kth element value will be in its
    final sorted position and all smaller elements will be moved before it
    and all equal or greater elements behind it.
    The order all elements in the partitions is undefined.
    If provided with a sequence of kth it will partition all elements
    indexed by kth of them into their sorted position at once.
axis : int, optional
    Axis along which to sort. Default is -1, which means sort along the
    last axis.
kind : {'introselect'}, optional
    Selection algorithm. Default is 'introselect'.
order : list, optional
    When `a` is an array with fields defined, this argument specifies
    which fields to compare first, second, etc.  Not all fields need be
    specified.
 
See Also
--------
numpy.partition : Return a parititioned copy of an array.
argpartition : Indirect partition.
sort : Full sort.
 
Notes
-----
See ``np.partition`` for notes on the different algorithms.
 
Examples
--------
>>> a = np.array([3, 4, 2, 1])
>>> a.partition(a, 3)
>>> a
array([2, 1, 3, 4])
 
>>> a.partition((1, 3))
array([1, 2, 3, 4])
put(...)
a.put(indices, values, mode='raise')
 
Set ``a.flat[n] = values[n]`` for all `n` in indices.
 
Refer to `numpy.put` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.put : equivalent function
ravel(...)
a.ravel([order])
 
Return a flattened array.
 
Refer to `numpy.ravel` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.ravel : equivalent function
 
ndarray.flat : a flat iterator on the array.
repeat(...)
a.repeat(repeats, axis=None)
 
Repeat elements of an array.
 
Refer to `numpy.repeat` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.repeat : equivalent function
reshape(...)
a.reshape(shape, order='C')
 
Returns an array containing the same data with a new shape.
 
Refer to `numpy.reshape` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.reshape : equivalent function
resize(...)
a.resize(new_shape, refcheck=True)
 
Change shape and size of array in-place.
 
Parameters
----------
new_shape : tuple of ints, or `n` ints
    Shape of resized array.
refcheck : bool, optional
    If False, reference count will not be checked. Default is True.
 
Returns
-------
None
 
Raises
------
ValueError
    If `a` does not own its own data or references or views to it exist,
    and the data memory must be changed.
 
SystemError
    If the `order` keyword argument is specified. This behaviour is a
    bug in NumPy.
 
See Also
--------
resize : Return a new array with the specified shape.
 
Notes
-----
This reallocates space for the data area if necessary.
 
Only contiguous arrays (data elements consecutive in memory) can be
resized.
 
The purpose of the reference count check is to make sure you
do not use this array as a buffer for another Python object and then
reallocate the memory. However, reference counts can increase in
other ways so if you are sure that you have not shared the memory
for this array with another Python object, then you may safely set
`refcheck` to False.
 
Examples
--------
Shrinking an array: array is flattened (in the order that the data are
stored in memory), resized, and reshaped:
 
>>> a = np.array([[0, 1], [2, 3]], order='C')
>>> a.resize((2, 1))
>>> a
array([[0],
       [1]])
 
>>> a = np.array([[0, 1], [2, 3]], order='F')
>>> a.resize((2, 1))
>>> a
array([[0],
       [2]])
 
Enlarging an array: as above, but missing entries are filled with zeros:
 
>>> b = np.array([[0, 1], [2, 3]])
>>> b.resize(2, 3) # new_shape parameter doesn't have to be a tuple
>>> b
array([[0, 1, 2],
       [3, 0, 0]])
 
Referencing an array prevents resizing...
 
>>> c = a
>>> a.resize((1, 1))
Traceback (most recent call last):
...
ValueError: cannot resize an array that has been referenced ...
 
Unless `refcheck` is False:
 
>>> a.resize((1, 1), refcheck=False)
>>> a
array([[0]])
>>> c
array([[0]])
round(...)
a.round(decimals=0, out=None)
 
Return `a` with each element rounded to the given number of decimals.
 
Refer to `numpy.around` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.around : equivalent function
searchsorted(...)
a.searchsorted(v, side='left', sorter=None)
 
Find indices where elements of v should be inserted in a to maintain order.
 
For full documentation, see `numpy.searchsorted`
 
See Also
--------
numpy.searchsorted : equivalent function
setfield(...)
a.setfield(val, dtype, offset=0)
 
Put a value into a specified place in a field defined by a data-type.
 
Place `val` into `a`'s field defined by `dtype` and beginning `offset`
bytes into the field.
 
Parameters
----------
val : object
    Value to be placed in field.
dtype : dtype object
    Data-type of the field in which to place `val`.
offset : int, optional
    The number of bytes into the field at which to place `val`.
 
Returns
-------
None
 
See Also
--------
getfield
 
Examples
--------
>>> x = np.eye(3)
>>> x.getfield(np.float64)
array([[ 1.,  0.,  0.],
       [ 0.,  1.,  0.],
       [ 0.,  0.,  1.]])
>>> x.setfield(3, np.int32)
>>> x.getfield(np.int32)
array([[3, 3, 3],
       [3, 3, 3],
       [3, 3, 3]])
>>> x
array([[  1.00000000e+000,   1.48219694e-323,   1.48219694e-323],
       [  1.48219694e-323,   1.00000000e+000,   1.48219694e-323],
       [  1.48219694e-323,   1.48219694e-323,   1.00000000e+000]])
>>> x.setfield(np.eye(3), np.int32)
>>> x
array([[ 1.,  0.,  0.],
       [ 0.,  1.,  0.],
       [ 0.,  0.,  1.]])
setflags(...)
a.setflags(write=None, align=None, uic=None)
 
Set array flags WRITEABLE, ALIGNED, and UPDATEIFCOPY, respectively.
 
These Boolean-valued flags affect how numpy interprets the memory
area used by `a` (see Notes below). The ALIGNED flag can only
be set to True if the data is actually aligned according to the type.
The UPDATEIFCOPY flag can never be set to True. The flag WRITEABLE
can only be set to True if the array owns its own memory, or the
ultimate owner of the memory exposes a writeable buffer interface,
or is a string. (The exception for string is made so that unpickling
can be done without copying memory.)
 
Parameters
----------
write : bool, optional
    Describes whether or not `a` can be written to.
align : bool, optional
    Describes whether or not `a` is aligned properly for its type.
uic : bool, optional
    Describes whether or not `a` is a copy of another "base" array.
 
Notes
-----
Array flags provide information about how the memory area used
for the array is to be interpreted. There are 6 Boolean flags
in use, only three of which can be changed by the user:
UPDATEIFCOPY, WRITEABLE, and ALIGNED.
 
WRITEABLE (W) the data area can be written to;
 
ALIGNED (A) the data and strides are aligned appropriately for the hardware
(as determined by the compiler);
 
UPDATEIFCOPY (U) this array is a copy of some other array (referenced
by .base). When this array is deallocated, the base array will be
updated with the contents of this array.
 
All flags can be accessed using their first (upper case) letter as well
as the full name.
 
Examples
--------
>>> y
array([[3, 1, 7],
       [2, 0, 0],
       [8, 5, 9]])
>>> y.flags
  C_CONTIGUOUS : True
  F_CONTIGUOUS : False
  OWNDATA : True
  WRITEABLE : True
  ALIGNED : True
  UPDATEIFCOPY : False
>>> y.setflags(write=0, align=0)
>>> y.flags
  C_CONTIGUOUS : True
  F_CONTIGUOUS : False
  OWNDATA : True
  WRITEABLE : False
  ALIGNED : False
  UPDATEIFCOPY : False
>>> y.setflags(uic=1)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: cannot set UPDATEIFCOPY flag to True
sort(...)
a.sort(axis=-1, kind='quicksort', order=None)
 
Sort an array, in-place.
 
Parameters
----------
axis : int, optional
    Axis along which to sort. Default is -1, which means sort along the
    last axis.
kind : {'quicksort', 'mergesort', 'heapsort'}, optional
    Sorting algorithm. Default is 'quicksort'.
order : list, optional
    When `a` is an array with fields defined, this argument specifies
    which fields to compare first, second, etc.  Not all fields need be
    specified.
 
See Also
--------
numpy.sort : Return a sorted copy of an array.
argsort : Indirect sort.
lexsort : Indirect stable sort on multiple keys.
searchsorted : Find elements in sorted array.
partition: Partial sort.
 
Notes
-----
See ``sort`` for notes on the different sorting algorithms.
 
Examples
--------
>>> a = np.array([[1,4], [3,1]])
>>> a.sort(axis=1)
>>> a
array([[1, 4],
       [1, 3]])
>>> a.sort(axis=0)
>>> a
array([[1, 3],
       [1, 4]])
 
Use the `order` keyword to specify a field to use when sorting a
structured array:
 
>>> a = np.array([('a', 2), ('c', 1)], dtype=[('x', 'S1'), ('y', int)])
>>> a.sort(order='y')
>>> a
array([('c', 1), ('a', 2)],
      dtype=[('x', '|S1'), ('y', '<i4')])
squeeze(...)
a.squeeze(axis=None)
 
Remove single-dimensional entries from the shape of `a`.
 
Refer to `numpy.squeeze` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.squeeze : equivalent function
swapaxes(...)
a.swapaxes(axis1, axis2)
 
Return a view of the array with `axis1` and `axis2` interchanged.
 
Refer to `numpy.swapaxes` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.swapaxes : equivalent function
take(...)
a.take(indices, axis=None, out=None, mode='raise')
 
Return an array formed from the elements of `a` at the given indices.
 
Refer to `numpy.take` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.take : equivalent function
tofile(...)
a.tofile(fid, sep="", format="%s")
 
Write array to a file as text or binary (default).
 
Data is always written in 'C' order, independent of the order of `a`.
The data produced by this method can be recovered using the function
fromfile().
 
Parameters
----------
fid : file or str
    An open file object, or a string containing a filename.
sep : str
    Separator between array items for text output.
    If "" (empty), a binary file is written, equivalent to
    ``file.write(a.tostring())``.
format : str
    Format string for text file output.
    Each entry in the array is formatted to text by first converting
    it to the closest Python type, and then using "format" % item.
 
Notes
-----
This is a convenience function for quick storage of array data.
Information on endianness 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 endianness. Some of these problems can be overcome
by outputting the data as text files, at the expense of speed and file
size.
tostring(...)
a.tostring(order='C')
 
Construct a Python string containing the raw data bytes in the array.
 
Constructs a Python string showing a copy of the raw contents of
data memory. The string can be produced in either 'C' or 'Fortran',
or 'Any' order (the default is 'C'-order). 'Any' order means C-order
unless the F_CONTIGUOUS flag in the array is set, in which case it
means 'Fortran' order.
 
Parameters
----------
order : {'C', 'F', None}, optional
    Order of the data for multidimensional arrays:
    C, Fortran, or the same as for the original array.
 
Returns
-------
s : str
    A Python string exhibiting a copy of `a`'s raw data.
 
Examples
--------
>>> x = np.array([[0, 1], [2, 3]])
>>> x.tostring()
'\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00'
>>> x.tostring('C') == x.tostring()
True
>>> x.tostring('F')
'\x00\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00\x01\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00'
trace(...)
a.trace(offset=0, axis1=0, axis2=1, dtype=None, out=None)
 
Return the sum along diagonals of the array.
 
Refer to `numpy.trace` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.trace : equivalent function
transpose(...)
a.transpose(*axes)
 
Returns a view of the array with axes transposed.
 
For a 1-D array, this has no effect. (To change between column and
row vectors, first cast the 1-D array into a matrix object.)
For a 2-D array, this is the usual matrix transpose.
For an n-D array, if axes are given, their order indicates how the
axes are permuted (see Examples). If axes are not provided and
``a.shape = (i[0], i[1], ... i[n-2], i[n-1])``, then
``a.transpose().shape = (i[n-1], i[n-2], ... i[1], i[0])``.
 
Parameters
----------
axes : None, tuple of ints, or `n` ints
 
 * None or no argument: reverses the order of the axes.
 
 * tuple of ints: `i` in the `j`-th place in the tuple means `a`'s
   `i`-th axis becomes `a.transpose()`'s `j`-th axis.
 
 * `n` ints: same as an n-tuple of the same ints (this form is
   intended simply as a "convenience" alternative to the tuple form)
 
Returns
-------
out : ndarray
    View of `a`, with axes suitably permuted.
 
See Also
--------
ndarray.T : Array property returning the array transposed.
 
Examples
--------
>>> a = np.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]])
view(...)
a.view(dtype=None, type=None)
 
New view of array with the same data.
 
Parameters
----------
dtype : data-type or ndarray sub-class, optional
    Data-type descriptor of the returned view, e.g., float32 or int16. The
    default, None, results in the view having the same data-type as `a`.
    This argument can also be specified as an ndarray sub-class, which
    then specifies the type of the returned object (this is equivalent to
    setting the ``type`` parameter).
type : Python type, optional
    Type of the returned view, e.g., ndarray or matrix.  Again, the
    default None results in type preservation.
 
Notes
-----
``a.view()`` is used two different ways:
 
``a.view(some_dtype)`` or ``a.view(dtype=some_dtype)`` constructs a view
of the array's memory with a different data-type.  This can cause a
reinterpretation of the bytes of memory.
 
``a.view(ndarray_subclass)`` or ``a.view(type=ndarray_subclass)`` just
returns an instance of `ndarray_subclass` that looks at the same array
(same shape, dtype, etc.)  This does not cause a reinterpretation of the
memory.
 
For ``a.view(some_dtype)``, if ``some_dtype`` has a different number of
bytes per entry than the previous dtype (for example, converting a
regular array to a structured array), then the behavior of the view
cannot be predicted just from the superficial appearance of ``a`` (shown
by ``print(a)``). It also depends on exactly how ``a`` is stored in
memory. Therefore if ``a`` is C-ordered versus fortran-ordered, versus
defined as a slice or transpose, etc., the view may give different
results.
 
 
Examples
--------
>>> x = np.array([(1, 2)], dtype=[('a', np.int8), ('b', np.int8)])
 
Viewing array data using a different type and dtype:
 
>>> y = x.view(dtype=np.int16, type=np.matrix)
>>> y
matrix([[513]], dtype=int16)
>>> print type(y)
<class 'numpy.matrixlib.defmatrix.matrix'>
 
Creating a view on a structured array so it can be used in calculations
 
>>> x = np.array([(1, 2),(3,4)], dtype=[('a', np.int8), ('b', np.int8)])
>>> xv = x.view(dtype=np.int8).reshape(-1,2)
>>> xv
array([[1, 2],
       [3, 4]], dtype=int8)
>>> xv.mean(0)
array([ 2.,  3.])
 
Making changes to the view changes the underlying array
 
>>> xv[0,1] = 20
>>> print x
[(1, 20) (3, 4)]
 
Using a view to convert an array to a record array:
 
>>> z = x.view(np.recarray)
>>> z.a
array([1], dtype=int8)
 
Views share data:
 
>>> x[0] = (9, 10)
>>> z[0]
(9, 10)
 
Views that change the dtype size (bytes per entry) should normally be
avoided on arrays defined by slices, transposes, fortran-ordering, etc.:
 
>>> x = np.array([[1,2,3],[4,5,6]], dtype=np.int16)
>>> y = x[:, 0:2]
>>> y
array([[1, 2],
       [4, 5]], dtype=int16)
>>> y.view(dtype=[('width', np.int16), ('length', np.int16)])
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: new type not compatible with array.
>>> z = y.copy()
>>> z.view(dtype=[('width', np.int16), ('length', np.int16)])
array([[(1, 2)],
       [(4, 5)]], dtype=[('width', '<i2'), ('length', '<i2')])

Data descriptors inherited from numpy.ndarray:
__array_interface__
Array protocol: Python side.
__array_struct__
Array protocol: C-struct side.
base
Base object if memory is from some other object.
 
Examples
--------
The base of an array that owns its memory is None:
 
>>> x = np.array([1,2,3,4])
>>> x.base is None
True
 
Slicing creates a view, whose memory is shared with x:
 
>>> y = x[2:]
>>> y.base is x
True
ctypes
An object to simplify the interaction of the array with the ctypes
module.
 
This attribute creates an object that makes it easier to use arrays
when calling shared libraries with the ctypes module. The returned
object has, among others, data, shape, and strides attributes (see
Notes below) which themselves return ctypes objects that can be used
as arguments to a shared library.
 
Parameters
----------
None
 
Returns
-------
c : Python object
    Possessing attributes data, shape, strides, etc.
 
See Also
--------
numpy.ctypeslib
 
Notes
-----
Below are the public attributes of this object which were documented
in "Guide to NumPy" (we have omitted undocumented public attributes,
as well as documented private attributes):
 
* data: A pointer to the memory area of the array as a Python integer.
  This memory area may contain data that is not aligned, or not in correct
  byte-order. The memory area may not even be writeable. The array
  flags and data-type of this array should be respected when passing this
  attribute to arbitrary C-code to avoid trouble that can include Python
  crashing. User Beware! The value of this attribute is exactly the same
  as self._array_interface_['data'][0].
 
* shape (c_intp*self.ndim): A ctypes array of length self.ndim where
  the basetype is the C-integer corresponding to dtype('p') on this
  platform. This base-type could be c_int, c_long, or c_longlong
  depending on the platform. The c_intp type is defined accordingly in
  numpy.ctypeslib. The ctypes array contains the shape of the underlying
  array.
 
* strides (c_intp*self.ndim): A ctypes array of length self.ndim where
  the basetype is the same as for the shape attribute. This ctypes array
  contains the strides information from the underlying array. This strides
  information is important for showing how many bytes must be jumped to
  get to the next element in the array.
 
* data_as(obj): Return the data pointer cast to a particular c-types object.
  For example, calling self._as_parameter_ is equivalent to
  self.data_as(ctypes.c_void_p). Perhaps you want to use the data as a
  pointer to a ctypes array of floating-point data:
  self.data_as(ctypes.POINTER(ctypes.c_double)).
 
* shape_as(obj): Return the shape tuple as an array of some other c-types
  type. For example: self.shape_as(ctypes.c_short).
 
* strides_as(obj): Return the strides tuple as an array of some other
  c-types type. For example: self.strides_as(ctypes.c_longlong).
 
Be careful using the ctypes attribute - especially on temporary
arrays or arrays constructed on the fly. For example, calling
``(a+b).ctypes.data_as(ctypes.c_void_p)`` returns a pointer to memory
that is invalid because the array created as (a+b) is deallocated
before the next Python statement. You can avoid this problem using
either ``c=a+b`` or ``ct=(a+b).ctypes``. In the latter case, ct will
hold a reference to the array until ct is deleted or re-assigned.
 
If the ctypes module is not available, then the ctypes attribute
of array objects still returns something useful, but ctypes objects
are not returned and errors may be raised instead. In particular,
the object will still have the as parameter attribute which will
return an integer equal to the data attribute.
 
Examples
--------
>>> import ctypes
>>> x
array([[0, 1],
       [2, 3]])
>>> x.ctypes.data
30439712
>>> x.ctypes.data_as(ctypes.POINTER(ctypes.c_long))
<ctypes.LP_c_long object at 0x01F01300>
>>> x.ctypes.data_as(ctypes.POINTER(ctypes.c_long)).contents
c_long(0)
>>> x.ctypes.data_as(ctypes.POINTER(ctypes.c_longlong)).contents
c_longlong(4294967296L)
>>> x.ctypes.shape
<numpy.core._internal.c_long_Array_2 object at 0x01FFD580>
>>> x.ctypes.shape_as(ctypes.c_long)
<numpy.core._internal.c_long_Array_2 object at 0x01FCE620>
>>> x.ctypes.strides
<numpy.core._internal.c_long_Array_2 object at 0x01FCE620>
>>> x.ctypes.strides_as(ctypes.c_longlong)
<numpy.core._internal.c_longlong_Array_2 object at 0x01F01300>
data
Python buffer object pointing to the start of the array's data.
dtype
Data-type of the array's elements.
 
Parameters
----------
None
 
Returns
-------
d : numpy dtype object
 
See Also
--------
numpy.dtype
 
Examples
--------
>>> x
array([[0, 1],
       [2, 3]])
>>> x.dtype
dtype('int32')
>>> type(x.dtype)
<type 'numpy.dtype'>
flags
Information about the memory layout of the array.
 
Attributes
----------
C_CONTIGUOUS (C)
    The data is in a single, C-style contiguous segment.
F_CONTIGUOUS (F)
    The data is in a single, Fortran-style contiguous segment.
OWNDATA (O)
    The array owns the memory it uses or borrows it from another object.
WRITEABLE (W)
    The data area can be written to.  Setting this to False locks
    the data, making it read-only.  A view (slice, etc.) inherits WRITEABLE
    from its base array at creation time, but a view of a writeable
    array may be subsequently locked while the base array remains writeable.
    (The opposite is not true, in that a view of a locked array may not
    be made writeable.  However, currently, locking a base object does not
    lock any views that already reference it, so under that circumstance it
    is possible to alter the contents of a locked array via a previously
    created writeable view onto it.)  Attempting to change a non-writeable
    array raises a RuntimeError exception.
ALIGNED (A)
    The data and all elements are aligned appropriately for the hardware.
UPDATEIFCOPY (U)
    This array is a copy of some other array. When this array is
    deallocated, the base array will be updated with the contents of
    this array.
FNC
    F_CONTIGUOUS and not C_CONTIGUOUS.
FORC
    F_CONTIGUOUS or C_CONTIGUOUS (one-segment test).
BEHAVED (B)
    ALIGNED and WRITEABLE.
CARRAY (CA)
    BEHAVED and C_CONTIGUOUS.
FARRAY (FA)
    BEHAVED and F_CONTIGUOUS and not C_CONTIGUOUS.
 
Notes
-----
The `flags` object can be accessed dictionary-like (as in ``a.flags['WRITEABLE']``),
or by using lowercased attribute names (as in ``a.flags.writeable``). Short flag
names are only supported in dictionary access.
 
Only the UPDATEIFCOPY, WRITEABLE, and ALIGNED flags can be changed by
the user, via direct assignment to the attribute or dictionary entry,
or by calling `ndarray.setflags`.
 
The array flags cannot be set arbitrarily:
 
- UPDATEIFCOPY can only be set ``False``.
- ALIGNED can only be set ``True`` if the data is truly aligned.
- WRITEABLE can only be set ``True`` if the array owns its own memory
  or the ultimate owner of the memory exposes a writeable buffer
  interface or is a string.
 
Arrays can be both C-style and Fortran-style contiguous simultaneously.
This is clear for 1-dimensional arrays, but can also be true for higher
dimensional arrays.
 
Even for contiguous arrays a stride for a given dimension
``arr.strides[dim]`` may be *arbitrary* if ``arr.shape[dim] == 1``
or the array has no elements.
It does *not* generally hold that ``self.strides[-1] == self.itemsize``
for C-style contiguous arrays or ``self.strides[0] == self.itemsize`` for
Fortran-style contiguous arrays is true.
flat
A 1-D iterator over the array.
 
This is a `numpy.flatiter` instance, which acts similarly to, but is not
a subclass of, Python's built-in iterator object.
 
See Also
--------
flatten : Return a copy of the array collapsed into one dimension.
 
flatiter
 
Examples
--------
>>> x = np.arange(1, 7).reshape(2, 3)
>>> x
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]])
>>> x.flat[3]
4
>>> x.T
array([[1, 4],
       [2, 5],
       [3, 6]])
>>> x.T.flat[3]
5
>>> type(x.flat)
<type 'numpy.flatiter'>
 
An assignment example:
 
>>> x.flat = 3; x
array([[3, 3, 3],
       [3, 3, 3]])
>>> x.flat[[1,4]] = 1; x
array([[3, 1, 3],
       [3, 1, 3]])
imag
The imaginary part of the array.
 
Examples
--------
>>> x = np.sqrt([1+0j, 0+1j])
>>> x.imag
array([ 0.        ,  0.70710678])
>>> x.imag.dtype
dtype('float64')
itemsize
Length of one array element in bytes.
 
Examples
--------
>>> x = np.array([1,2,3], dtype=np.float64)
>>> x.itemsize
8
>>> x = np.array([1,2,3], dtype=np.complex128)
>>> x.itemsize
16
nbytes
Total bytes consumed by the elements of the array.
 
Notes
-----
Does not include memory consumed by non-element attributes of the
array object.
 
Examples
--------
>>> x = np.zeros((3,5,2), dtype=np.complex128)
>>> x.nbytes
480
>>> np.prod(x.shape) * x.itemsize
480
ndim
Number of array dimensions.
 
Examples
--------
>>> x = np.array([1, 2, 3])
>>> x.ndim
1
>>> y = np.zeros((2, 3, 4))
>>> y.ndim
3
real
The real part of the array.
 
Examples
--------
>>> x = np.sqrt([1+0j, 0+1j])
>>> x.real
array([ 1.        ,  0.70710678])
>>> x.real.dtype
dtype('float64')
 
See Also
--------
numpy.real : equivalent function
shape
Tuple of array dimensions.
 
Notes
-----
May be used to "reshape" the array, as long as this would not
require a change in the total number of elements
 
Examples
--------
>>> x = np.array([1, 2, 3, 4])
>>> x.shape
(4,)
>>> y = np.zeros((2, 3, 4))
>>> y.shape
(2, 3, 4)
>>> y.shape = (3, 8)
>>> y
array([[ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.]])
>>> y.shape = (3, 6)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: total size of new array must be unchanged
size
Number of elements in the array.
 
Equivalent to ``np.prod(a.shape)``, i.e., the product of the array's
dimensions.
 
Examples
--------
>>> x = np.zeros((3, 5, 2), dtype=np.complex128)
>>> x.size
30
>>> np.prod(x.shape)
30
strides
Tuple of bytes to step in each dimension when traversing an array.
 
The byte offset of element ``(i[0], i[1], ..., i[n])`` in an array `a`
is::
 
    offset = sum(np.array(i) * a.strides)
 
A more detailed explanation of strides can be found in the
"ndarray.rst" file in the NumPy reference guide.
 
Notes
-----
Imagine an array of 32-bit integers (each 4 bytes)::
 
  x = np.array([[0, 1, 2, 3, 4],
                [5, 6, 7, 8, 9]], dtype=np.int32)
 
This array is stored in memory as 40 bytes, one after the other
(known as a contiguous block of memory).  The strides of an array tell
us how many bytes we have to skip in memory to move to the next position
along a certain axis.  For example, we have to skip 4 bytes (1 value) to
move to the next column, but 20 bytes (5 values) to get to the same
position in the next row.  As such, the strides for the array `x` will be
``(20, 4)``.
 
See Also
--------
numpy.lib.stride_tricks.as_strided
 
Examples
--------
>>> y = np.reshape(np.arange(2*3*4), (2,3,4))
>>> y
array([[[ 0,  1,  2,  3],
        [ 4,  5,  6,  7],
        [ 8,  9, 10, 11]],
       [[12, 13, 14, 15],
        [16, 17, 18, 19],
        [20, 21, 22, 23]]])
>>> y.strides
(48, 16, 4)
>>> y[1,1,1]
17
>>> offset=sum(y.strides * np.array((1,1,1)))
>>> offset/y.itemsize
17
 
>>> x = np.reshape(np.arange(5*6*7*8), (5,6,7,8)).transpose(2,3,1,0)
>>> x.strides
(32, 4, 224, 1344)
>>> i = np.array([3,5,2,2])
>>> offset = sum(i * x.strides)
>>> x[3,5,2,2]
813
>>> offset / x.itemsize
813

 
class memmap(numpy.ndarray)
    Create a memory-map to an array stored in a *binary* file on disk.
 
Memory-mapped files are used for accessing small segments of large files
on disk, without reading the entire file into memory.  Numpy's
memmap's are array-like objects.  This differs from Python's ``mmap``
module, which uses file-like objects.
 
This subclass of ndarray has some unpleasant interactions with
some operations, because it doesn't quite fit properly as a subclass.
An alternative to using this subclass is to create the ``mmap``
object yourself, then create an ndarray with ndarray.__new__ directly,
passing the object created in its 'buffer=' parameter.
 
This class may at some point be turned into a factory function
which returns a view into an mmap buffer.
 
Parameters
----------
filename : str or file-like object
    The file name or file object to be used as the array data buffer.
dtype : data-type, optional
    The data-type used to interpret the file contents.
    Default is `uint8`.
mode : {'r+', 'r', 'w+', 'c'}, optional
    The file is opened in this mode:
 
    +------+-------------------------------------------------------------+
    | 'r'  | Open existing file for reading only.                        |
    +------+-------------------------------------------------------------+
    | 'r+' | Open existing file for reading and writing.                 |
    +------+-------------------------------------------------------------+
    | 'w+' | Create or overwrite existing file for reading and writing.  |
    +------+-------------------------------------------------------------+
    | 'c'  | Copy-on-write: assignments affect data in memory, but       |
    |      | changes are not saved to disk.  The file on disk is         |
    |      | read-only.                                                  |
    +------+-------------------------------------------------------------+
 
    Default is 'r+'.
offset : int, optional
    In the file, array data starts at this offset. Since `offset` is
    measured in bytes, it should normally be a multiple of the byte-size
    of `dtype`. When ``mode != 'r'``, even positive offsets beyond end of
    file are valid; The file will be extended to accommodate the
    additional data. The default offset is 0.
shape : tuple, optional
    The desired shape of the array. If ``mode == 'r'`` and the number
    of remaining bytes after `offset` is not a multiple of the byte-size
    of `dtype`, you must specify `shape`. By default, the returned array
    will be 1-D with the number of elements determined by file size
    and data-type.
order : {'C', 'F'}, optional
    Specify the order of the ndarray memory layout: C (row-major) or
    Fortran (column-major).  This only has an effect if the shape is
    greater than 1-D.  The default order is 'C'.
 
Attributes
----------
filename : str
    Path to the mapped file.
offset : int
    Offset position in the file.
mode : str
    File mode.
 
Methods
-------
close
    Close the memmap file.
flush
    Flush any changes in memory to file on disk.
    When you delete a memmap object, flush is called first to write
    changes to disk before removing the object.
 
 
Notes
-----
The memmap object can be used anywhere an ndarray is accepted.
Given a memmap ``fp``, ``isinstance(fp, numpy.ndarray)`` returns
``True``.
 
Memory-mapped arrays use the Python memory-map object which
(prior to Python 2.5) does not allow files to be larger than a
certain size depending on the platform. This size is always < 2GB
even on 64-bit systems.
 
Examples
--------
>>> data = np.arange(12, dtype='float32')
>>> data.resize((3,4))
 
This example uses a temporary file so that doctest doesn't write
files to your directory. You would use a 'normal' filename.
 
>>> from tempfile import mkdtemp
>>> import os.path as path
>>> filename = path.join(mkdtemp(), 'newfile.dat')
 
Create a memmap with dtype and shape that matches our data:
 
>>> fp = np.memmap(filename, dtype='float32', mode='w+', shape=(3,4))
>>> fp
memmap([[ 0.,  0.,  0.,  0.],
        [ 0.,  0.,  0.,  0.],
        [ 0.,  0.,  0.,  0.]], dtype=float32)
 
Write data to memmap array:
 
>>> fp[:] = data[:]
>>> fp
memmap([[  0.,   1.,   2.,   3.],
        [  4.,   5.,   6.,   7.],
        [  8.,   9.,  10.,  11.]], dtype=float32)
 
>>> fp.filename == path.abspath(filename)
True
 
Deletion flushes memory changes to disk before removing the object:
 
>>> del fp
 
Load the memmap and verify data was stored:
 
>>> newfp = np.memmap(filename, dtype='float32', mode='r', shape=(3,4))
>>> newfp
memmap([[  0.,   1.,   2.,   3.],
        [  4.,   5.,   6.,   7.],
        [  8.,   9.,  10.,  11.]], dtype=float32)
 
Read-only memmap:
 
>>> fpr = np.memmap(filename, dtype='float32', mode='r', shape=(3,4))
>>> fpr.flags.writeable
False
 
Copy-on-write memmap:
 
>>> fpc = np.memmap(filename, dtype='float32', mode='c', shape=(3,4))
>>> fpc.flags.writeable
True
 
It's possible to assign to copy-on-write array, but values are only
written into the memory copy of the array, and not written to disk:
 
>>> fpc
memmap([[  0.,   1.,   2.,   3.],
        [  4.,   5.,   6.,   7.],
        [  8.,   9.,  10.,  11.]], dtype=float32)
>>> fpc[0,:] = 0
>>> fpc
memmap([[  0.,   0.,   0.,   0.],
        [  4.,   5.,   6.,   7.],
        [  8.,   9.,  10.,  11.]], dtype=float32)
 
File on disk is unchanged:
 
>>> fpr
memmap([[  0.,   1.,   2.,   3.],
        [  4.,   5.,   6.,   7.],
        [  8.,   9.,  10.,  11.]], dtype=float32)
 
Offset into a memmap:
 
>>> fpo = np.memmap(filename, dtype='float32', mode='r', offset=16)
>>> fpo
memmap([  4.,   5.,   6.,   7.,   8.,   9.,  10.,  11.], dtype=float32)
 
 
Method resolution order:
memmap
numpy.ndarray
__builtin__.object

Methods defined here:
__array_finalize__(self, obj)
flush(self)
Write any changes in the array to the file on disk.
 
For further information, see `memmap`.
 
Parameters
----------
None
 
See Also
--------
memmap

Static methods defined here:
__new__(subtype, filename, dtype=<type 'numpy.uint8'>, mode='r+', offset=0, shape=None, order='C')

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

Data and other attributes defined here:
__array_priority__ = -100.0

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_prepare__(...)
a.__array_prepare__(obj) -> Object of same type as ndarray object obj.
__array_wrap__(...)
a.__array_wrap__(obj) -> Object of same type as ndarray object a.
__contains__(...)
x.__contains__(y) <==> y in x
__copy__(...)
a.__copy__([order])
 
Return a copy of the array.
 
Parameters
----------
order : {'C', 'F', 'A'}, optional
    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 the array already is 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
__iter__(...)
x.__iter__() <==> iter(x)
__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, dtype, isfortran, rawdata)
 
For unpickling.
 
Parameters
----------
version : int
    optional pickle version. If omitted defaults to 0.
shape : tuple
dtype : data-type
isFortran : bool
rawdata : string or list
    a binary string with the data (or a list if 'a' is an object array)
__str__(...)
x.__str__() <==> str(x)
__sub__(...)
x.__sub__(y) <==> x-y
__truediv__(...)
x.__truediv__(y) <==> x/y
__xor__(...)
x.__xor__(y) <==> x^y
all(...)
a.all(axis=None, out=None)
 
Returns True if all elements evaluate to True.
 
Refer to `numpy.all` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.all : equivalent function
any(...)
a.any(axis=None, out=None)
 
Returns True if any of the elements of `a` evaluate to True.
 
Refer to `numpy.any` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.any : equivalent function
argmax(...)
a.argmax(axis=None, out=None)
 
Return indices of the maximum values along the given axis.
 
Refer to `numpy.argmax` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.argmax : equivalent function
argmin(...)
a.argmin(axis=None, out=None)
 
Return indices of the minimum values along the given axis of `a`.
 
Refer to `numpy.argmin` for detailed documentation.
 
See Also
--------
numpy.argmin : equivalent function
argpartition(...)
a.argpartition(kth, axis=-1, kind='quickselect', order=None)
 
Returns the indices that would partition this array.
 
Refer to `numpy.argpartition` for full documentation.
 
.. versionadded:: 1.8.0
 
See Also
--------
numpy.argpartition : equivalent function
argsort(...)
a.argsort(axis=-1, kind='quicksort', order=None)
 
Returns the indices that would sort this array.
 
Refer to `numpy.argsort` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.argsort : equivalent function
astype(...)
a.astype(dtype, order='K', casting='unsafe', subok=True, copy=True)
 
Copy of the array, cast to a specified type.
 
Parameters
----------
dtype : str or dtype
    Typecode or data-type to which the array is cast.
order : {'C', 'F', 'A', 'K'}, optional
    Controls the memory layout order of the result.
    'C' means C order, 'F' means Fortran order, 'A'
    means 'F' order if all the arrays are Fortran contiguous,
    'C' order otherwise, and 'K' means as close to the
    order the array elements appear in memory as possible.
    Default is 'K'.
casting : {'no', 'equiv', 'safe', 'same_kind', 'unsafe'}, optional
    Controls what kind of data casting may occur. Defaults to 'unsafe'
    for backwards compatibility.
 
      * 'no' means the data types should not be cast at all.
      * 'equiv' means only byte-order changes are allowed.
      * 'safe' means only casts which can preserve values are allowed.
      * 'same_kind' means only safe casts or casts within a kind,
        like float64 to float32, are allowed.
      * 'unsafe' means any data conversions may be done.
subok : bool, optional
    If True, then sub-classes will be passed-through (default), otherwise
    the returned array will be forced to be a base-class array.
copy : bool, optional
    By default, astype always returns a newly allocated array. If this
    is set to false, and the `dtype`, `order`, and `subok`
    requirements are satisfied, the input array is returned instead
    of a copy.
 
Returns
-------
arr_t : ndarray
    Unless `copy` is False and the other conditions for returning the input
    array are satisfied (see description for `copy` input paramter), `arr_t`
    is a new array of the same shape as the input array, with dtype, order
    given by `dtype`, `order`.
 
Raises
------
ComplexWarning
    When casting from complex to float or int. To avoid this,
    one should use ``a.real.astype(t)``.
 
Examples
--------
>>> x = np.array([1, 2, 2.5])
>>> x
array([ 1. ,  2. ,  2.5])
 
>>> x.astype(int)
array([1, 2, 2])
byteswap(...)
a.byteswap(inplace)
 
Swap the bytes of the array elements
 
Toggle between low-endian and big-endian data representation by
returning a byteswapped array, optionally swapped in-place.
 
Parameters
----------
inplace : bool, optional
    If ``True``, swap bytes in-place, default is ``False``.
 
Returns
-------
out : ndarray
    The byteswapped array. If `inplace` is ``True``, this is
    a view to self.
 
Examples
--------
>>> A = np.array([1, 256, 8755], dtype=np.int16)
>>> map(hex, A)
['0x1', '0x100', '0x2233']
>>> A.byteswap(True)
array([  256,     1, 13090], dtype=int16)
>>> map(hex, A)
['0x100', '0x1', '0x3322']
 
Arrays of strings are not swapped
 
>>> A = np.array(['ceg', 'fac'])
>>> A.byteswap()
array(['ceg', 'fac'],
      dtype='|S3')
choose(...)
a.choose(choices, out=None, mode='raise')
 
Use an index array to construct a new array from a set of choices.
 
Refer to `numpy.choose` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.choose : equivalent function
clip(...)
a.clip(a_min, a_max, out=None)
 
Return an array whose values are limited to ``[a_min, a_max]``.
 
Refer to `numpy.clip` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.clip : equivalent function
compress(...)
a.compress(condition, axis=None, out=None)
 
Return selected slices of this array along given axis.
 
Refer to `numpy.compress` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.compress : equivalent function
conj(...)
a.conj()
 
Complex-conjugate all elements.
 
Refer to `numpy.conjugate` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.conjugate : equivalent function
conjugate(...)
a.conjugate()
 
Return the complex conjugate, element-wise.
 
Refer to `numpy.conjugate` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.conjugate : equivalent function
copy(...)
a.copy(order='C')
 
Return a copy of the array.
 
Parameters
----------
order : {'C', 'F', 'A', 'K'}, optional
    Controls the memory layout of the copy. 'C' means C-order,
    'F' means F-order, 'A' means 'F' if `a` is Fortran contiguous,
    'C' otherwise. 'K' means match the layout of `a` as closely
    as possible. (Note that this function and :func:numpy.copy are very
    similar, but have different default values for their order=
    arguments.)
 
See also
--------
numpy.copy
numpy.copyto
 
Examples
--------
>>> x = np.array([[1,2,3],[4,5,6]], order='F')
 
>>> y = x.copy()
 
>>> x.fill(0)
 
>>> x
array([[0, 0, 0],
       [0, 0, 0]])
 
>>> y
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]])
 
>>> y.flags['C_CONTIGUOUS']
True
cumprod(...)
a.cumprod(axis=None, dtype=None, out=None)
 
Return the cumulative product of the elements along the given axis.
 
Refer to `numpy.cumprod` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.cumprod : equivalent function
cumsum(...)
a.cumsum(axis=None, dtype=None, out=None)
 
Return the cumulative sum of the elements along the given axis.
 
Refer to `numpy.cumsum` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.cumsum : equivalent function
diagonal(...)
a.diagonal(offset=0, axis1=0, axis2=1)
 
Return specified diagonals.
 
Refer to :func:`numpy.diagonal` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.diagonal : equivalent function
dot(...)
a.dot(b, out=None)
 
Dot product of two arrays.
 
Refer to `numpy.dot` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.dot : equivalent function
 
Examples
--------
>>> a = np.eye(2)
>>> b = np.ones((2, 2)) * 2
>>> a.dot(b)
array([[ 2.,  2.],
       [ 2.,  2.]])
 
This array method can be conveniently chained:
 
>>> a.dot(b).dot(b)
array([[ 8.,  8.],
       [ 8.,  8.]])
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.
 
Parameters
----------
file : str
    A 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.
 
Parameters
----------
None
fill(...)
a.fill(value)
 
Fill the array with a scalar value.
 
Parameters
----------
value : scalar
    All elements of `a` will be assigned this value.
 
Examples
--------
>>> a = np.array([1, 2])
>>> a.fill(0)
>>> a
array([0, 0])
>>> a = np.empty(2)
>>> a.fill(1)
>>> a
array([ 1.,  1.])
flatten(...)
a.flatten(order='C')
 
Return a copy of the array collapsed into one dimension.
 
Parameters
----------
order : {'C', 'F', 'A'}, optional
    Whether to flatten in C (row-major), Fortran (column-major) order,
    or preserve the C/Fortran ordering from `a`.
    The default is 'C'.
 
Returns
-------
y : ndarray
    A copy of the input array, flattened to one dimension.
 
See Also
--------
ravel : Return a flattened array.
flat : A 1-D flat iterator over the array.
 
Examples
--------
>>> a = np.array([[1,2], [3,4]])
>>> a.flatten()
array([1, 2, 3, 4])
>>> a.flatten('F')
array([1, 3, 2, 4])
getfield(...)
a.getfield(dtype, offset=0)
 
Returns a field of the given array as a certain type.
 
A field is a view of the array data with a given data-type. The values in
the view are determined by the given type and the offset into the current
array in bytes. The offset needs to be such that the view dtype fits in the
array dtype; for example an array of dtype complex128 has 16-byte elements.
If taking a view with a 32-bit integer (4 bytes), the offset needs to be
between 0 and 12 bytes.
 
Parameters
----------
dtype : str or dtype
    The data type of the view. The dtype size of the view can not be larger
    than that of the array itself.
offset : int
    Number of bytes to skip before beginning the element view.
 
Examples
--------
>>> x = np.diag([1.+1.j]*2)
>>> x[1, 1] = 2 + 4.j
>>> x
array([[ 1.+1.j,  0.+0.j],
       [ 0.+0.j,  2.+4.j]])
>>> x.getfield(np.float64)
array([[ 1.,  0.],
       [ 0.,  2.]])
 
By choosing an offset of 8 bytes we can select the complex part of the
array for our view:
 
>>> x.getfield(np.float64, offset=8)
array([[ 1.,  0.],
   [ 0.,  4.]])
item(...)
a.item(*args)
 
Copy an element of an array to a standard Python scalar and return it.
 
Parameters
----------
\*args : Arguments (variable number and type)
 
    * none: in this case, the method only works for arrays
      with one element (`a.size == 1`), which element is
      copied into a standard Python scalar object and returned.
 
    * int_type: this argument is interpreted as a flat index into
      the array, specifying which element to copy and return.
 
    * tuple of int_types: functions as does a single int_type argument,
      except that the argument is interpreted as an nd-index into the
      array.
 
Returns
-------
z : Standard Python scalar object
    A copy of the specified element of the array as a suitable
    Python scalar
 
Notes
-----
When the data type of `a` is longdouble or clongdoubleitem() returns
a scalar array object because there is no available Python scalar that
would not lose information. Void arrays return a buffer object for item(),
unless fields are defined, in which case a tuple is returned.
 
`item` is very similar to a[args], except, instead of an array scalar,
a standard Python scalar is returned. This can be useful for speeding up
access to elements of the array and doing arithmetic on elements of the
array using Python's optimized math.
 
Examples
--------
>>> x = np.random.randint(9, size=(3, 3))
>>> x
array([[3, 1, 7],
       [2, 8, 3],
       [8, 5, 3]])
>>> x.item(3)
2
>>> x.item(7)
5
>>> x.item((0, 1))
1
>>> x.item((2, 2))
3
itemset(...)
a.itemset(*args)
 
Insert scalar into an array (scalar is cast to array's dtype, if possible)
 
There must be at least 1 argument, and define the last argument
as *item*.  Then, ``a.itemset(*args)`` is equivalent to but faster
than ``a[args] = item``.  The item should be a scalar value and `args`
must select a single item in the array `a`.
 
Parameters
----------
\*args : Arguments
    If one argument: a scalar, only used in case `a` is of size 1.
    If two arguments: the last argument is the value to be set
    and must be a scalar, the first argument specifies a single array
    element location. It is either an int or a tuple.
 
Notes
-----
Compared to indexing syntax, `itemset` provides some speed increase
for placing a scalar into a particular location in an `ndarray`,
if you must do this.  However, generally this is discouraged:
among other problems, it complicates the appearance of the code.
Also, when using `itemset` (and `item`) inside a loop, be sure
to assign the methods to a local variable to avoid the attribute
look-up at each loop iteration.
 
Examples
--------
>>> x = np.random.randint(9, size=(3, 3))
>>> x
array([[3, 1, 7],
       [2, 8, 3],
       [8, 5, 3]])
>>> x.itemset(4, 0)
>>> x.itemset((2, 2), 9)
>>> x
array([[3, 1, 7],
       [2, 0, 3],
       [8, 5, 9]])
max(...)
a.max(axis=None, out=None)
 
Return the maximum along a given axis.
 
Refer to `numpy.amax` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.amax : equivalent function
mean(...)
a.mean(axis=None, dtype=None, out=None)
 
Returns the average of the array elements along given axis.
 
Refer to `numpy.mean` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.mean : equivalent function
min(...)
a.min(axis=None, out=None)
 
Return the minimum along a given axis.
 
Refer to `numpy.amin` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.amin : equivalent function
newbyteorder(...)
arr.newbyteorder(new_order='S')
 
Return the array with the same data viewed with a different byte order.
 
Equivalent to::
 
    arr.view(arr.dtype.newbytorder(new_order))
 
Changes are also made in all fields and sub-arrays of the array data
type.
 
 
 
Parameters
----------
new_order : string, optional
    Byte order to force; a value from the byte order specifications
    above. `new_order` codes can be any of::
 
     * 'S' - swap dtype from current to opposite endian
     * {'<', 'L'} - little endian
     * {'>', 'B'} - big endian
     * {'=', 'N'} - native order
     * {'|', 'I'} - ignore (no change to byte order)
 
    The default value ('S') results in swapping the current
    byte order. The code does a case-insensitive check on the first
    letter of `new_order` for the alternatives above.  For example,
    any of 'B' or 'b' or 'biggish' are valid to specify big-endian.
 
 
Returns
-------
new_arr : array
    New array object with the dtype reflecting given change to the
    byte order.
nonzero(...)
a.nonzero()
 
Return the indices of the elements that are non-zero.
 
Refer to `numpy.nonzero` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.nonzero : equivalent function
partition(...)
a.partition(kth, axis=-1, kind='introselect', order=None)
 
Rearranges the elements in the array in such a way that value of the
element in kth position is in the position it would be in a sorted array.
All elements smaller than the kth element are moved before this element and
all equal or greater are moved behind it. The ordering of the elements in
the two partitions is undefined.
 
.. versionadded:: 1.8.0
 
Parameters
----------
kth : int or sequence of ints
    Element index to partition by. The kth element value will be in its
    final sorted position and all smaller elements will be moved before it
    and all equal or greater elements behind it.
    The order all elements in the partitions is undefined.
    If provided with a sequence of kth it will partition all elements
    indexed by kth of them into their sorted position at once.
axis : int, optional
    Axis along which to sort. Default is -1, which means sort along the
    last axis.
kind : {'introselect'}, optional
    Selection algorithm. Default is 'introselect'.
order : list, optional
    When `a` is an array with fields defined, this argument specifies
    which fields to compare first, second, etc.  Not all fields need be
    specified.
 
See Also
--------
numpy.partition : Return a parititioned copy of an array.
argpartition : Indirect partition.
sort : Full sort.
 
Notes
-----
See ``np.partition`` for notes on the different algorithms.
 
Examples
--------
>>> a = np.array([3, 4, 2, 1])
>>> a.partition(a, 3)
>>> a
array([2, 1, 3, 4])
 
>>> a.partition((1, 3))
array([1, 2, 3, 4])
prod(...)
a.prod(axis=None, dtype=None, out=None)
 
Return the product of the array elements over the given axis
 
Refer to `numpy.prod` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.prod : equivalent function
ptp(...)
a.ptp(axis=None, out=None)
 
Peak to peak (maximum - minimum) value along a given axis.
 
Refer to `numpy.ptp` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.ptp : equivalent function
put(...)
a.put(indices, values, mode='raise')
 
Set ``a.flat[n] = values[n]`` for all `n` in indices.
 
Refer to `numpy.put` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.put : equivalent function
ravel(...)
a.ravel([order])
 
Return a flattened array.
 
Refer to `numpy.ravel` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.ravel : equivalent function
 
ndarray.flat : a flat iterator on the array.
repeat(...)
a.repeat(repeats, axis=None)
 
Repeat elements of an array.
 
Refer to `numpy.repeat` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.repeat : equivalent function
reshape(...)
a.reshape(shape, order='C')
 
Returns an array containing the same data with a new shape.
 
Refer to `numpy.reshape` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.reshape : equivalent function
resize(...)
a.resize(new_shape, refcheck=True)
 
Change shape and size of array in-place.
 
Parameters
----------
new_shape : tuple of ints, or `n` ints
    Shape of resized array.
refcheck : bool, optional
    If False, reference count will not be checked. Default is True.
 
Returns
-------
None
 
Raises
------
ValueError
    If `a` does not own its own data or references or views to it exist,
    and the data memory must be changed.
 
SystemError
    If the `order` keyword argument is specified. This behaviour is a
    bug in NumPy.
 
See Also
--------
resize : Return a new array with the specified shape.
 
Notes
-----
This reallocates space for the data area if necessary.
 
Only contiguous arrays (data elements consecutive in memory) can be
resized.
 
The purpose of the reference count check is to make sure you
do not use this array as a buffer for another Python object and then
reallocate the memory. However, reference counts can increase in
other ways so if you are sure that you have not shared the memory
for this array with another Python object, then you may safely set
`refcheck` to False.
 
Examples
--------
Shrinking an array: array is flattened (in the order that the data are
stored in memory), resized, and reshaped:
 
>>> a = np.array([[0, 1], [2, 3]], order='C')
>>> a.resize((2, 1))
>>> a
array([[0],
       [1]])
 
>>> a = np.array([[0, 1], [2, 3]], order='F')
>>> a.resize((2, 1))
>>> a
array([[0],
       [2]])
 
Enlarging an array: as above, but missing entries are filled with zeros:
 
>>> b = np.array([[0, 1], [2, 3]])
>>> b.resize(2, 3) # new_shape parameter doesn't have to be a tuple
>>> b
array([[0, 1, 2],
       [3, 0, 0]])
 
Referencing an array prevents resizing...
 
>>> c = a
>>> a.resize((1, 1))
Traceback (most recent call last):
...
ValueError: cannot resize an array that has been referenced ...
 
Unless `refcheck` is False:
 
>>> a.resize((1, 1), refcheck=False)
>>> a
array([[0]])
>>> c
array([[0]])
round(...)
a.round(decimals=0, out=None)
 
Return `a` with each element rounded to the given number of decimals.
 
Refer to `numpy.around` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.around : equivalent function
searchsorted(...)
a.searchsorted(v, side='left', sorter=None)
 
Find indices where elements of v should be inserted in a to maintain order.
 
For full documentation, see `numpy.searchsorted`
 
See Also
--------
numpy.searchsorted : equivalent function
setfield(...)
a.setfield(val, dtype, offset=0)
 
Put a value into a specified place in a field defined by a data-type.
 
Place `val` into `a`'s field defined by `dtype` and beginning `offset`
bytes into the field.
 
Parameters
----------
val : object
    Value to be placed in field.
dtype : dtype object
    Data-type of the field in which to place `val`.
offset : int, optional
    The number of bytes into the field at which to place `val`.
 
Returns
-------
None
 
See Also
--------
getfield
 
Examples
--------
>>> x = np.eye(3)
>>> x.getfield(np.float64)
array([[ 1.,  0.,  0.],
       [ 0.,  1.,  0.],
       [ 0.,  0.,  1.]])
>>> x.setfield(3, np.int32)
>>> x.getfield(np.int32)
array([[3, 3, 3],
       [3, 3, 3],
       [3, 3, 3]])
>>> x
array([[  1.00000000e+000,   1.48219694e-323,   1.48219694e-323],
       [  1.48219694e-323,   1.00000000e+000,   1.48219694e-323],
       [  1.48219694e-323,   1.48219694e-323,   1.00000000e+000]])
>>> x.setfield(np.eye(3), np.int32)
>>> x
array([[ 1.,  0.,  0.],
       [ 0.,  1.,  0.],
       [ 0.,  0.,  1.]])
setflags(...)
a.setflags(write=None, align=None, uic=None)
 
Set array flags WRITEABLE, ALIGNED, and UPDATEIFCOPY, respectively.
 
These Boolean-valued flags affect how numpy interprets the memory
area used by `a` (see Notes below). The ALIGNED flag can only
be set to True if the data is actually aligned according to the type.
The UPDATEIFCOPY flag can never be set to True. The flag WRITEABLE
can only be set to True if the array owns its own memory, or the
ultimate owner of the memory exposes a writeable buffer interface,
or is a string. (The exception for string is made so that unpickling
can be done without copying memory.)
 
Parameters
----------
write : bool, optional
    Describes whether or not `a` can be written to.
align : bool, optional
    Describes whether or not `a` is aligned properly for its type.
uic : bool, optional
    Describes whether or not `a` is a copy of another "base" array.
 
Notes
-----
Array flags provide information about how the memory area used
for the array is to be interpreted. There are 6 Boolean flags
in use, only three of which can be changed by the user:
UPDATEIFCOPY, WRITEABLE, and ALIGNED.
 
WRITEABLE (W) the data area can be written to;
 
ALIGNED (A) the data and strides are aligned appropriately for the hardware
(as determined by the compiler);
 
UPDATEIFCOPY (U) this array is a copy of some other array (referenced
by .base). When this array is deallocated, the base array will be
updated with the contents of this array.
 
All flags can be accessed using their first (upper case) letter as well
as the full name.
 
Examples
--------
>>> y
array([[3, 1, 7],
       [2, 0, 0],
       [8, 5, 9]])
>>> y.flags
  C_CONTIGUOUS : True
  F_CONTIGUOUS : False
  OWNDATA : True
  WRITEABLE : True
  ALIGNED : True
  UPDATEIFCOPY : False
>>> y.setflags(write=0, align=0)
>>> y.flags
  C_CONTIGUOUS : True
  F_CONTIGUOUS : False
  OWNDATA : True
  WRITEABLE : False
  ALIGNED : False
  UPDATEIFCOPY : False
>>> y.setflags(uic=1)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: cannot set UPDATEIFCOPY flag to True
sort(...)
a.sort(axis=-1, kind='quicksort', order=None)
 
Sort an array, in-place.
 
Parameters
----------
axis : int, optional
    Axis along which to sort. Default is -1, which means sort along the
    last axis.
kind : {'quicksort', 'mergesort', 'heapsort'}, optional
    Sorting algorithm. Default is 'quicksort'.
order : list, optional
    When `a` is an array with fields defined, this argument specifies
    which fields to compare first, second, etc.  Not all fields need be
    specified.
 
See Also
--------
numpy.sort : Return a sorted copy of an array.
argsort : Indirect sort.
lexsort : Indirect stable sort on multiple keys.
searchsorted : Find elements in sorted array.
partition: Partial sort.
 
Notes
-----
See ``sort`` for notes on the different sorting algorithms.
 
Examples
--------
>>> a = np.array([[1,4], [3,1]])
>>> a.sort(axis=1)
>>> a
array([[1, 4],
       [1, 3]])
>>> a.sort(axis=0)
>>> a
array([[1, 3],
       [1, 4]])
 
Use the `order` keyword to specify a field to use when sorting a
structured array:
 
>>> a = np.array([('a', 2), ('c', 1)], dtype=[('x', 'S1'), ('y', int)])
>>> a.sort(order='y')
>>> a
array([('c', 1), ('a', 2)],
      dtype=[('x', '|S1'), ('y', '<i4')])
squeeze(...)
a.squeeze(axis=None)
 
Remove single-dimensional entries from the shape of `a`.
 
Refer to `numpy.squeeze` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.squeeze : equivalent function
std(...)
a.std(axis=None, dtype=None, out=None, ddof=0)
 
Returns the standard deviation of the array elements along given axis.
 
Refer to `numpy.std` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.std : equivalent function
sum(...)
a.sum(axis=None, dtype=None, out=None)
 
Return the sum of the array elements over the given axis.
 
Refer to `numpy.sum` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.sum : equivalent function
swapaxes(...)
a.swapaxes(axis1, axis2)
 
Return a view of the array with `axis1` and `axis2` interchanged.
 
Refer to `numpy.swapaxes` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.swapaxes : equivalent function
take(...)
a.take(indices, axis=None, out=None, mode='raise')
 
Return an array formed from the elements of `a` at the given indices.
 
Refer to `numpy.take` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.take : equivalent function
tofile(...)
a.tofile(fid, sep="", format="%s")
 
Write array to a file as text or binary (default).
 
Data is always written in 'C' order, independent of the order of `a`.
The data produced by this method can be recovered using the function
fromfile().
 
Parameters
----------
fid : file or str
    An open file object, or a string containing a filename.
sep : str
    Separator between array items for text output.
    If "" (empty), a binary file is written, equivalent to
    ``file.write(a.tostring())``.
format : str
    Format string for text file output.
    Each entry in the array is formatted to text by first converting
    it to the closest Python type, and then using "format" % item.
 
Notes
-----
This is a convenience function for quick storage of array data.
Information on endianness 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 endianness. Some of these problems can be overcome
by outputting the data as text files, at the expense of speed and file
size.
tolist(...)
a.tolist()
 
Return the array as a (possibly nested) list.
 
Return a copy of the array data as a (nested) Python list.
Data items are converted to the nearest compatible Python type.
 
Parameters
----------
none
 
Returns
-------
y : list
    The possibly nested list of array elements.
 
Notes
-----
The array may be recreated, ``a = np.array(a.tolist())``.
 
Examples
--------
>>> a = np.array([1, 2])
>>> a.tolist()
[1, 2]
>>> a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
>>> list(a)
[array([1, 2]), array([3, 4])]
>>> a.tolist()
[[1, 2], [3, 4]]
tostring(...)
a.tostring(order='C')
 
Construct a Python string containing the raw data bytes in the array.
 
Constructs a Python string showing a copy of the raw contents of
data memory. The string can be produced in either 'C' or 'Fortran',
or 'Any' order (the default is 'C'-order). 'Any' order means C-order
unless the F_CONTIGUOUS flag in the array is set, in which case it
means 'Fortran' order.
 
Parameters
----------
order : {'C', 'F', None}, optional
    Order of the data for multidimensional arrays:
    C, Fortran, or the same as for the original array.
 
Returns
-------
s : str
    A Python string exhibiting a copy of `a`'s raw data.
 
Examples
--------
>>> x = np.array([[0, 1], [2, 3]])
>>> x.tostring()
'\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00'
>>> x.tostring('C') == x.tostring()
True
>>> x.tostring('F')
'\x00\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00\x01\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00'
trace(...)
a.trace(offset=0, axis1=0, axis2=1, dtype=None, out=None)
 
Return the sum along diagonals of the array.
 
Refer to `numpy.trace` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.trace : equivalent function
transpose(...)
a.transpose(*axes)
 
Returns a view of the array with axes transposed.
 
For a 1-D array, this has no effect. (To change between column and
row vectors, first cast the 1-D array into a matrix object.)
For a 2-D array, this is the usual matrix transpose.
For an n-D array, if axes are given, their order indicates how the
axes are permuted (see Examples). If axes are not provided and
``a.shape = (i[0], i[1], ... i[n-2], i[n-1])``, then
``a.transpose().shape = (i[n-1], i[n-2], ... i[1], i[0])``.
 
Parameters
----------
axes : None, tuple of ints, or `n` ints
 
 * None or no argument: reverses the order of the axes.
 
 * tuple of ints: `i` in the `j`-th place in the tuple means `a`'s
   `i`-th axis becomes `a.transpose()`'s `j`-th axis.
 
 * `n` ints: same as an n-tuple of the same ints (this form is
   intended simply as a "convenience" alternative to the tuple form)
 
Returns
-------
out : ndarray
    View of `a`, with axes suitably permuted.
 
See Also
--------
ndarray.T : Array property returning the array transposed.
 
Examples
--------
>>> a = np.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, ddof=0)
 
Returns the variance of the array elements, along given axis.
 
Refer to `numpy.var` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.var : equivalent function
view(...)
a.view(dtype=None, type=None)
 
New view of array with the same data.
 
Parameters
----------
dtype : data-type or ndarray sub-class, optional
    Data-type descriptor of the returned view, e.g., float32 or int16. The
    default, None, results in the view having the same data-type as `a`.
    This argument can also be specified as an ndarray sub-class, which
    then specifies the type of the returned object (this is equivalent to
    setting the ``type`` parameter).
type : Python type, optional
    Type of the returned view, e.g., ndarray or matrix.  Again, the
    default None results in type preservation.
 
Notes
-----
``a.view()`` is used two different ways:
 
``a.view(some_dtype)`` or ``a.view(dtype=some_dtype)`` constructs a view
of the array's memory with a different data-type.  This can cause a
reinterpretation of the bytes of memory.
 
``a.view(ndarray_subclass)`` or ``a.view(type=ndarray_subclass)`` just
returns an instance of `ndarray_subclass` that looks at the same array
(same shape, dtype, etc.)  This does not cause a reinterpretation of the
memory.
 
For ``a.view(some_dtype)``, if ``some_dtype`` has a different number of
bytes per entry than the previous dtype (for example, converting a
regular array to a structured array), then the behavior of the view
cannot be predicted just from the superficial appearance of ``a`` (shown
by ``print(a)``). It also depends on exactly how ``a`` is stored in
memory. Therefore if ``a`` is C-ordered versus fortran-ordered, versus
defined as a slice or transpose, etc., the view may give different
results.
 
 
Examples
--------
>>> x = np.array([(1, 2)], dtype=[('a', np.int8), ('b', np.int8)])
 
Viewing array data using a different type and dtype:
 
>>> y = x.view(dtype=np.int16, type=np.matrix)
>>> y
matrix([[513]], dtype=int16)
>>> print type(y)
<class 'numpy.matrixlib.defmatrix.matrix'>
 
Creating a view on a structured array so it can be used in calculations
 
>>> x = np.array([(1, 2),(3,4)], dtype=[('a', np.int8), ('b', np.int8)])
>>> xv = x.view(dtype=np.int8).reshape(-1,2)
>>> xv
array([[1, 2],
       [3, 4]], dtype=int8)
>>> xv.mean(0)
array([ 2.,  3.])
 
Making changes to the view changes the underlying array
 
>>> xv[0,1] = 20
>>> print x
[(1, 20) (3, 4)]
 
Using a view to convert an array to a record array:
 
>>> z = x.view(np.recarray)
>>> z.a
array([1], dtype=int8)
 
Views share data:
 
>>> x[0] = (9, 10)
>>> z[0]
(9, 10)
 
Views that change the dtype size (bytes per entry) should normally be
avoided on arrays defined by slices, transposes, fortran-ordering, etc.:
 
>>> x = np.array([[1,2,3],[4,5,6]], dtype=np.int16)
>>> y = x[:, 0:2]
>>> y
array([[1, 2],
       [4, 5]], dtype=int16)
>>> y.view(dtype=[('width', np.int16), ('length', np.int16)])
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: new type not compatible with array.
>>> z = y.copy()
>>> z.view(dtype=[('width', np.int16), ('length', np.int16)])
array([[(1, 2)],
       [(4, 5)]], dtype=[('width', '<i2'), ('length', '<i2')])

Data descriptors inherited from numpy.ndarray:
T
Same as self.transpose(), except that self is returned if
self.ndim < 2.
 
Examples
--------
>>> x = np.array([[1.,2.],[3.,4.]])
>>> x
array([[ 1.,  2.],
       [ 3.,  4.]])
>>> x.T
array([[ 1.,  3.],
       [ 2.,  4.]])
>>> x = np.array([1.,2.,3.,4.])
>>> x
array([ 1.,  2.,  3.,  4.])
>>> x.T
array([ 1.,  2.,  3.,  4.])
__array_interface__
Array protocol: Python side.
__array_struct__
Array protocol: C-struct side.
base
Base object if memory is from some other object.
 
Examples
--------
The base of an array that owns its memory is None:
 
>>> x = np.array([1,2,3,4])
>>> x.base is None
True
 
Slicing creates a view, whose memory is shared with x:
 
>>> y = x[2:]
>>> y.base is x
True
ctypes
An object to simplify the interaction of the array with the ctypes
module.
 
This attribute creates an object that makes it easier to use arrays
when calling shared libraries with the ctypes module. The returned
object has, among others, data, shape, and strides attributes (see
Notes below) which themselves return ctypes objects that can be used
as arguments to a shared library.
 
Parameters
----------
None
 
Returns
-------
c : Python object
    Possessing attributes data, shape, strides, etc.
 
See Also
--------
numpy.ctypeslib
 
Notes
-----
Below are the public attributes of this object which were documented
in "Guide to NumPy" (we have omitted undocumented public attributes,
as well as documented private attributes):
 
* data: A pointer to the memory area of the array as a Python integer.
  This memory area may contain data that is not aligned, or not in correct
  byte-order. The memory area may not even be writeable. The array
  flags and data-type of this array should be respected when passing this
  attribute to arbitrary C-code to avoid trouble that can include Python
  crashing. User Beware! The value of this attribute is exactly the same
  as self._array_interface_['data'][0].
 
* shape (c_intp*self.ndim): A ctypes array of length self.ndim where
  the basetype is the C-integer corresponding to dtype('p') on this
  platform. This base-type could be c_int, c_long, or c_longlong
  depending on the platform. The c_intp type is defined accordingly in
  numpy.ctypeslib. The ctypes array contains the shape of the underlying
  array.
 
* strides (c_intp*self.ndim): A ctypes array of length self.ndim where
  the basetype is the same as for the shape attribute. This ctypes array
  contains the strides information from the underlying array. This strides
  information is important for showing how many bytes must be jumped to
  get to the next element in the array.
 
* data_as(obj): Return the data pointer cast to a particular c-types object.
  For example, calling self._as_parameter_ is equivalent to
  self.data_as(ctypes.c_void_p). Perhaps you want to use the data as a
  pointer to a ctypes array of floating-point data:
  self.data_as(ctypes.POINTER(ctypes.c_double)).
 
* shape_as(obj): Return the shape tuple as an array of some other c-types
  type. For example: self.shape_as(ctypes.c_short).
 
* strides_as(obj): Return the strides tuple as an array of some other
  c-types type. For example: self.strides_as(ctypes.c_longlong).
 
Be careful using the ctypes attribute - especially on temporary
arrays or arrays constructed on the fly. For example, calling
``(a+b).ctypes.data_as(ctypes.c_void_p)`` returns a pointer to memory
that is invalid because the array created as (a+b) is deallocated
before the next Python statement. You can avoid this problem using
either ``c=a+b`` or ``ct=(a+b).ctypes``. In the latter case, ct will
hold a reference to the array until ct is deleted or re-assigned.
 
If the ctypes module is not available, then the ctypes attribute
of array objects still returns something useful, but ctypes objects
are not returned and errors may be raised instead. In particular,
the object will still have the as parameter attribute which will
return an integer equal to the data attribute.
 
Examples
--------
>>> import ctypes
>>> x
array([[0, 1],
       [2, 3]])
>>> x.ctypes.data
30439712
>>> x.ctypes.data_as(ctypes.POINTER(ctypes.c_long))
<ctypes.LP_c_long object at 0x01F01300>
>>> x.ctypes.data_as(ctypes.POINTER(ctypes.c_long)).contents
c_long(0)
>>> x.ctypes.data_as(ctypes.POINTER(ctypes.c_longlong)).contents
c_longlong(4294967296L)
>>> x.ctypes.shape
<numpy.core._internal.c_long_Array_2 object at 0x01FFD580>
>>> x.ctypes.shape_as(ctypes.c_long)
<numpy.core._internal.c_long_Array_2 object at 0x01FCE620>
>>> x.ctypes.strides
<numpy.core._internal.c_long_Array_2 object at 0x01FCE620>
>>> x.ctypes.strides_as(ctypes.c_longlong)
<numpy.core._internal.c_longlong_Array_2 object at 0x01F01300>
data
Python buffer object pointing to the start of the array's data.
dtype
Data-type of the array's elements.
 
Parameters
----------
None
 
Returns
-------
d : numpy dtype object
 
See Also
--------
numpy.dtype
 
Examples
--------
>>> x
array([[0, 1],
       [2, 3]])
>>> x.dtype
dtype('int32')
>>> type(x.dtype)
<type 'numpy.dtype'>
flags
Information about the memory layout of the array.
 
Attributes
----------
C_CONTIGUOUS (C)
    The data is in a single, C-style contiguous segment.
F_CONTIGUOUS (F)
    The data is in a single, Fortran-style contiguous segment.
OWNDATA (O)
    The array owns the memory it uses or borrows it from another object.
WRITEABLE (W)
    The data area can be written to.  Setting this to False locks
    the data, making it read-only.  A view (slice, etc.) inherits WRITEABLE
    from its base array at creation time, but a view of a writeable
    array may be subsequently locked while the base array remains writeable.
    (The opposite is not true, in that a view of a locked array may not
    be made writeable.  However, currently, locking a base object does not
    lock any views that already reference it, so under that circumstance it
    is possible to alter the contents of a locked array via a previously
    created writeable view onto it.)  Attempting to change a non-writeable
    array raises a RuntimeError exception.
ALIGNED (A)
    The data and all elements are aligned appropriately for the hardware.
UPDATEIFCOPY (U)
    This array is a copy of some other array. When this array is
    deallocated, the base array will be updated with the contents of
    this array.
FNC
    F_CONTIGUOUS and not C_CONTIGUOUS.
FORC
    F_CONTIGUOUS or C_CONTIGUOUS (one-segment test).
BEHAVED (B)
    ALIGNED and WRITEABLE.
CARRAY (CA)
    BEHAVED and C_CONTIGUOUS.
FARRAY (FA)
    BEHAVED and F_CONTIGUOUS and not C_CONTIGUOUS.
 
Notes
-----
The `flags` object can be accessed dictionary-like (as in ``a.flags['WRITEABLE']``),
or by using lowercased attribute names (as in ``a.flags.writeable``). Short flag
names are only supported in dictionary access.
 
Only the UPDATEIFCOPY, WRITEABLE, and ALIGNED flags can be changed by
the user, via direct assignment to the attribute or dictionary entry,
or by calling `ndarray.setflags`.
 
The array flags cannot be set arbitrarily:
 
- UPDATEIFCOPY can only be set ``False``.
- ALIGNED can only be set ``True`` if the data is truly aligned.
- WRITEABLE can only be set ``True`` if the array owns its own memory
  or the ultimate owner of the memory exposes a writeable buffer
  interface or is a string.
 
Arrays can be both C-style and Fortran-style contiguous simultaneously.
This is clear for 1-dimensional arrays, but can also be true for higher
dimensional arrays.
 
Even for contiguous arrays a stride for a given dimension
``arr.strides[dim]`` may be *arbitrary* if ``arr.shape[dim] == 1``
or the array has no elements.
It does *not* generally hold that ``self.strides[-1] == self.itemsize``
for C-style contiguous arrays or ``self.strides[0] == self.itemsize`` for
Fortran-style contiguous arrays is true.
flat
A 1-D iterator over the array.
 
This is a `numpy.flatiter` instance, which acts similarly to, but is not
a subclass of, Python's built-in iterator object.
 
See Also
--------
flatten : Return a copy of the array collapsed into one dimension.
 
flatiter
 
Examples
--------
>>> x = np.arange(1, 7).reshape(2, 3)
>>> x
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]])
>>> x.flat[3]
4
>>> x.T
array([[1, 4],
       [2, 5],
       [3, 6]])
>>> x.T.flat[3]
5
>>> type(x.flat)
<type 'numpy.flatiter'>
 
An assignment example:
 
>>> x.flat = 3; x
array([[3, 3, 3],
       [3, 3, 3]])
>>> x.flat[[1,4]] = 1; x
array([[3, 1, 3],
       [3, 1, 3]])
imag
The imaginary part of the array.
 
Examples
--------
>>> x = np.sqrt([1+0j, 0+1j])
>>> x.imag
array([ 0.        ,  0.70710678])
>>> x.imag.dtype
dtype('float64')
itemsize
Length of one array element in bytes.
 
Examples
--------
>>> x = np.array([1,2,3], dtype=np.float64)
>>> x.itemsize
8
>>> x = np.array([1,2,3], dtype=np.complex128)
>>> x.itemsize
16
nbytes
Total bytes consumed by the elements of the array.
 
Notes
-----
Does not include memory consumed by non-element attributes of the
array object.
 
Examples
--------
>>> x = np.zeros((3,5,2), dtype=np.complex128)
>>> x.nbytes
480
>>> np.prod(x.shape) * x.itemsize
480
ndim
Number of array dimensions.
 
Examples
--------
>>> x = np.array([1, 2, 3])
>>> x.ndim
1
>>> y = np.zeros((2, 3, 4))
>>> y.ndim
3
real
The real part of the array.
 
Examples
--------
>>> x = np.sqrt([1+0j, 0+1j])
>>> x.real
array([ 1.        ,  0.70710678])
>>> x.real.dtype
dtype('float64')
 
See Also
--------
numpy.real : equivalent function
shape
Tuple of array dimensions.
 
Notes
-----
May be used to "reshape" the array, as long as this would not
require a change in the total number of elements
 
Examples
--------
>>> x = np.array([1, 2, 3, 4])
>>> x.shape
(4,)
>>> y = np.zeros((2, 3, 4))
>>> y.shape
(2, 3, 4)
>>> y.shape = (3, 8)
>>> y
array([[ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.]])
>>> y.shape = (3, 6)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: total size of new array must be unchanged
size
Number of elements in the array.
 
Equivalent to ``np.prod(a.shape)``, i.e., the product of the array's
dimensions.
 
Examples
--------
>>> x = np.zeros((3, 5, 2), dtype=np.complex128)
>>> x.size
30
>>> np.prod(x.shape)
30
strides
Tuple of bytes to step in each dimension when traversing an array.
 
The byte offset of element ``(i[0], i[1], ..., i[n])`` in an array `a`
is::
 
    offset = sum(np.array(i) * a.strides)
 
A more detailed explanation of strides can be found in the
"ndarray.rst" file in the NumPy reference guide.
 
Notes
-----
Imagine an array of 32-bit integers (each 4 bytes)::
 
  x = np.array([[0, 1, 2, 3, 4],
                [5, 6, 7, 8, 9]], dtype=np.int32)
 
This array is stored in memory as 40 bytes, one after the other
(known as a contiguous block of memory).  The strides of an array tell
us how many bytes we have to skip in memory to move to the next position
along a certain axis.  For example, we have to skip 4 bytes (1 value) to
move to the next column, but 20 bytes (5 values) to get to the same
position in the next row.  As such, the strides for the array `x` will be
``(20, 4)``.
 
See Also
--------
numpy.lib.stride_tricks.as_strided
 
Examples
--------
>>> y = np.reshape(np.arange(2*3*4), (2,3,4))
>>> y
array([[[ 0,  1,  2,  3],
        [ 4,  5,  6,  7],
        [ 8,  9, 10, 11]],
       [[12, 13, 14, 15],
        [16, 17, 18, 19],
        [20, 21, 22, 23]]])
>>> y.strides
(48, 16, 4)
>>> y[1,1,1]
17
>>> offset=sum(y.strides * np.array((1,1,1)))
>>> offset/y.itemsize
17
 
>>> x = np.reshape(np.arange(5*6*7*8), (5,6,7,8)).transpose(2,3,1,0)
>>> x.strides
(32, 4, 224, 1344)
>>> i = np.array([3,5,2,2])
>>> offset = sum(i * x.strides)
>>> x[3,5,2,2]
813
>>> offset / x.itemsize
813

 
class ndarray(__builtin__.object)
    ndarray(shape, dtype=float, buffer=None, offset=0,
        strides=None, order=None)
 
An array object represents a multidimensional, homogeneous array
of fixed-size items.  An associated data-type object describes the
format of each element in the array (its byte-order, how many bytes it
occupies in memory, whether it is an integer, a floating point number,
or something else, etc.)
 
Arrays should be constructed using `array`, `zeros` or `empty` (refer
to the See Also section below).  The parameters given here refer to
a low-level method (`ndarray(...)`) for instantiating an array.
 
For more information, refer to the `numpy` module and examine the
the methods and attributes of an array.
 
Parameters
----------
(for the __new__ method; see Notes below)
 
shape : tuple of ints
    Shape of created array.
dtype : data-type, optional
    Any object that can be interpreted as a numpy data type.
buffer : object exposing buffer interface, optional
    Used to fill the array with data.
offset : int, optional
    Offset of array data in buffer.
strides : tuple of ints, optional
    Strides of data in memory.
order : {'C', 'F'}, optional
    Row-major or column-major order.
 
Attributes
----------
T : ndarray
    Transpose of the array.
data : buffer
    The array's elements, in memory.
dtype : dtype object
    Describes the format of the elements in the array.
flags : dict
    Dictionary containing information related to memory use, e.g.,
    'C_CONTIGUOUS', 'OWNDATA', 'WRITEABLE', etc.
flat : numpy.flatiter object
    Flattened version of the array as an iterator.  The iterator
    allows assignments, e.g., ``x.flat = 3`` (See `ndarray.flat` for
    assignment examples; TODO).
imag : ndarray
    Imaginary part of the array.
real : ndarray
    Real part of the array.
size : int
    Number of elements in the array.
itemsize : int
    The memory use of each array element in bytes.
nbytes : int
    The total number of bytes required to store the array data,
    i.e., ``itemsize * size``.
ndim : int
    The array's number of dimensions.
shape : tuple of ints
    Shape of the array.
strides : tuple of ints
    The step-size required to move from one element to the next in
    memory. For example, a contiguous ``(3, 4)`` array of type
    ``int16`` in C-order has strides ``(8, 2)``.  This implies that
    to move from element to element in memory requires jumps of 2 bytes.
    To move from row-to-row, one needs to jump 8 bytes at a time
    (``2 * 4``).
ctypes : ctypes object
    Class containing properties of the array needed for interaction
    with ctypes.
base : ndarray
    If the array is a view into another array, that array is its `base`
    (unless that array is also a view).  The `base` array is where the
    array data is actually stored.
 
See Also
--------
array : Construct an array.
zeros : Create an array, each element of which is zero.
empty : Create an array, but leave its allocated memory unchanged (i.e.,
        it contains "garbage").
dtype : Create a data-type.
 
Notes
-----
There are two modes of creating an array using ``__new__``:
 
1. If `buffer` is None, then only `shape`, `dtype`, and `order`
   are used.
2. If `buffer` is an object exposing the buffer interface, then
   all keywords are interpreted.
 
No ``__init__`` method is needed because the array is fully initialized
after the ``__new__`` method.
 
Examples
--------
These examples illustrate the low-level `ndarray` constructor.  Refer
to the `See Also` section above for easier ways of constructing an
ndarray.
 
First mode, `buffer` is None:
 
>>> np.ndarray(shape=(2,2), dtype=float, order='F')
array([[ -1.13698227e+002,   4.25087011e-303],
       [  2.88528414e-306,   3.27025015e-309]])         #random
 
Second mode:
 
>>> np.ndarray((2,), buffer=np.array([1,2,3]),
...            offset=np.int_().itemsize,
...            dtype=int) # offset = 1*itemsize, i.e. skip first element
array([2, 3])
 
  Methods defined here:
__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_prepare__(...)
a.__array_prepare__(obj) -> Object of same type as ndarray object obj.
__array_wrap__(...)
a.__array_wrap__(obj) -> Object of same type as ndarray object a.
__contains__(...)
x.__contains__(y) <==> y in x
__copy__(...)
a.__copy__([order])
 
Return a copy of the array.
 
Parameters
----------
order : {'C', 'F', 'A'}, optional
    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 the array already is 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
__iter__(...)
x.__iter__() <==> iter(x)
__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, dtype, isfortran, rawdata)
 
For unpickling.
 
Parameters
----------
version : int
    optional pickle version. If omitted defaults to 0.
shape : tuple
dtype : data-type
isFortran : bool
rawdata : string or list
    a binary string with the data (or a list if 'a' is an object array)
__str__(...)
x.__str__() <==> str(x)
__sub__(...)
x.__sub__(y) <==> x-y
__truediv__(...)
x.__truediv__(y) <==> x/y
__xor__(...)
x.__xor__(y) <==> x^y
all(...)
a.all(axis=None, out=None)
 
Returns True if all elements evaluate to True.
 
Refer to `numpy.all` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.all : equivalent function
any(...)
a.any(axis=None, out=None)
 
Returns True if any of the elements of `a` evaluate to True.
 
Refer to `numpy.any` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.any : equivalent function
argmax(...)
a.argmax(axis=None, out=None)
 
Return indices of the maximum values along the given axis.
 
Refer to `numpy.argmax` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.argmax : equivalent function
argmin(...)
a.argmin(axis=None, out=None)
 
Return indices of the minimum values along the given axis of `a`.
 
Refer to `numpy.argmin` for detailed documentation.
 
See Also
--------
numpy.argmin : equivalent function
argpartition(...)
a.argpartition(kth, axis=-1, kind='quickselect', order=None)
 
Returns the indices that would partition this array.
 
Refer to `numpy.argpartition` for full documentation.
 
.. versionadded:: 1.8.0
 
See Also
--------
numpy.argpartition : equivalent function
argsort(...)
a.argsort(axis=-1, kind='quicksort', order=None)
 
Returns the indices that would sort this array.
 
Refer to `numpy.argsort` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.argsort : equivalent function
astype(...)
a.astype(dtype, order='K', casting='unsafe', subok=True, copy=True)
 
Copy of the array, cast to a specified type.
 
Parameters
----------
dtype : str or dtype
    Typecode or data-type to which the array is cast.
order : {'C', 'F', 'A', 'K'}, optional
    Controls the memory layout order of the result.
    'C' means C order, 'F' means Fortran order, 'A'
    means 'F' order if all the arrays are Fortran contiguous,
    'C' order otherwise, and 'K' means as close to the
    order the array elements appear in memory as possible.
    Default is 'K'.
casting : {'no', 'equiv', 'safe', 'same_kind', 'unsafe'}, optional
    Controls what kind of data casting may occur. Defaults to 'unsafe'
    for backwards compatibility.
 
      * 'no' means the data types should not be cast at all.
      * 'equiv' means only byte-order changes are allowed.
      * 'safe' means only casts which can preserve values are allowed.
      * 'same_kind' means only safe casts or casts within a kind,
        like float64 to float32, are allowed.
      * 'unsafe' means any data conversions may be done.
subok : bool, optional
    If True, then sub-classes will be passed-through (default), otherwise
    the returned array will be forced to be a base-class array.
copy : bool, optional
    By default, astype always returns a newly allocated array. If this
    is set to false, and the `dtype`, `order`, and `subok`
    requirements are satisfied, the input array is returned instead
    of a copy.
 
Returns
-------
arr_t : ndarray
    Unless `copy` is False and the other conditions for returning the input
    array are satisfied (see description for `copy` input paramter), `arr_t`
    is a new array of the same shape as the input array, with dtype, order
    given by `dtype`, `order`.
 
Raises
------
ComplexWarning
    When casting from complex to float or int. To avoid this,
    one should use ``a.real.astype(t)``.
 
Examples
--------
>>> x = np.array([1, 2, 2.5])
>>> x
array([ 1. ,  2. ,  2.5])
 
>>> x.astype(int)
array([1, 2, 2])
byteswap(...)
a.byteswap(inplace)
 
Swap the bytes of the array elements
 
Toggle between low-endian and big-endian data representation by
returning a byteswapped array, optionally swapped in-place.
 
Parameters
----------
inplace : bool, optional
    If ``True``, swap bytes in-place, default is ``False``.
 
Returns
-------
out : ndarray
    The byteswapped array. If `inplace` is ``True``, this is
    a view to self.
 
Examples
--------
>>> A = np.array([1, 256, 8755], dtype=np.int16)
>>> map(hex, A)
['0x1', '0x100', '0x2233']
>>> A.byteswap(True)
array([  256,     1, 13090], dtype=int16)
>>> map(hex, A)
['0x100', '0x1', '0x3322']
 
Arrays of strings are not swapped
 
>>> A = np.array(['ceg', 'fac'])
>>> A.byteswap()
array(['ceg', 'fac'],
      dtype='|S3')
choose(...)
a.choose(choices, out=None, mode='raise')
 
Use an index array to construct a new array from a set of choices.
 
Refer to `numpy.choose` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.choose : equivalent function
clip(...)
a.clip(a_min, a_max, out=None)
 
Return an array whose values are limited to ``[a_min, a_max]``.
 
Refer to `numpy.clip` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.clip : equivalent function
compress(...)
a.compress(condition, axis=None, out=None)
 
Return selected slices of this array along given axis.
 
Refer to `numpy.compress` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.compress : equivalent function
conj(...)
a.conj()
 
Complex-conjugate all elements.
 
Refer to `numpy.conjugate` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.conjugate : equivalent function
conjugate(...)
a.conjugate()
 
Return the complex conjugate, element-wise.
 
Refer to `numpy.conjugate` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.conjugate : equivalent function
copy(...)
a.copy(order='C')
 
Return a copy of the array.
 
Parameters
----------
order : {'C', 'F', 'A', 'K'}, optional
    Controls the memory layout of the copy. 'C' means C-order,
    'F' means F-order, 'A' means 'F' if `a` is Fortran contiguous,
    'C' otherwise. 'K' means match the layout of `a` as closely
    as possible. (Note that this function and :func:numpy.copy are very
    similar, but have different default values for their order=
    arguments.)
 
See also
--------
numpy.copy
numpy.copyto
 
Examples
--------
>>> x = np.array([[1,2,3],[4,5,6]], order='F')
 
>>> y = x.copy()
 
>>> x.fill(0)
 
>>> x
array([[0, 0, 0],
       [0, 0, 0]])
 
>>> y
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]])
 
>>> y.flags['C_CONTIGUOUS']
True
cumprod(...)
a.cumprod(axis=None, dtype=None, out=None)
 
Return the cumulative product of the elements along the given axis.
 
Refer to `numpy.cumprod` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.cumprod : equivalent function
cumsum(...)
a.cumsum(axis=None, dtype=None, out=None)
 
Return the cumulative sum of the elements along the given axis.
 
Refer to `numpy.cumsum` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.cumsum : equivalent function
diagonal(...)
a.diagonal(offset=0, axis1=0, axis2=1)
 
Return specified diagonals.
 
Refer to :func:`numpy.diagonal` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.diagonal : equivalent function
dot(...)
a.dot(b, out=None)
 
Dot product of two arrays.
 
Refer to `numpy.dot` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.dot : equivalent function
 
Examples
--------
>>> a = np.eye(2)
>>> b = np.ones((2, 2)) * 2
>>> a.dot(b)
array([[ 2.,  2.],
       [ 2.,  2.]])
 
This array method can be conveniently chained:
 
>>> a.dot(b).dot(b)
array([[ 8.,  8.],
       [ 8.,  8.]])
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.
 
Parameters
----------
file : str
    A 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.
 
Parameters
----------
None
fill(...)
a.fill(value)
 
Fill the array with a scalar value.
 
Parameters
----------
value : scalar
    All elements of `a` will be assigned this value.
 
Examples
--------
>>> a = np.array([1, 2])
>>> a.fill(0)
>>> a
array([0, 0])
>>> a = np.empty(2)
>>> a.fill(1)
>>> a
array([ 1.,  1.])
flatten(...)
a.flatten(order='C')
 
Return a copy of the array collapsed into one dimension.
 
Parameters
----------
order : {'C', 'F', 'A'}, optional
    Whether to flatten in C (row-major), Fortran (column-major) order,
    or preserve the C/Fortran ordering from `a`.
    The default is 'C'.
 
Returns
-------
y : ndarray
    A copy of the input array, flattened to one dimension.
 
See Also
--------
ravel : Return a flattened array.
flat : A 1-D flat iterator over the array.
 
Examples
--------
>>> a = np.array([[1,2], [3,4]])
>>> a.flatten()
array([1, 2, 3, 4])
>>> a.flatten('F')
array([1, 3, 2, 4])
getfield(...)
a.getfield(dtype, offset=0)
 
Returns a field of the given array as a certain type.
 
A field is a view of the array data with a given data-type. The values in
the view are determined by the given type and the offset into the current
array in bytes. The offset needs to be such that the view dtype fits in the
array dtype; for example an array of dtype complex128 has 16-byte elements.
If taking a view with a 32-bit integer (4 bytes), the offset needs to be
between 0 and 12 bytes.
 
Parameters
----------
dtype : str or dtype
    The data type of the view. The dtype size of the view can not be larger
    than that of the array itself.
offset : int
    Number of bytes to skip before beginning the element view.
 
Examples
--------
>>> x = np.diag([1.+1.j]*2)
>>> x[1, 1] = 2 + 4.j
>>> x
array([[ 1.+1.j,  0.+0.j],
       [ 0.+0.j,  2.+4.j]])
>>> x.getfield(np.float64)
array([[ 1.,  0.],
       [ 0.,  2.]])
 
By choosing an offset of 8 bytes we can select the complex part of the
array for our view:
 
>>> x.getfield(np.float64, offset=8)
array([[ 1.,  0.],
   [ 0.,  4.]])
item(...)
a.item(*args)
 
Copy an element of an array to a standard Python scalar and return it.
 
Parameters
----------
\*args : Arguments (variable number and type)
 
    * none: in this case, the method only works for arrays
      with one element (`a.size == 1`), which element is
      copied into a standard Python scalar object and returned.
 
    * int_type: this argument is interpreted as a flat index into
      the array, specifying which element to copy and return.
 
    * tuple of int_types: functions as does a single int_type argument,
      except that the argument is interpreted as an nd-index into the
      array.
 
Returns
-------
z : Standard Python scalar object
    A copy of the specified element of the array as a suitable
    Python scalar
 
Notes
-----
When the data type of `a` is longdouble or clongdoubleitem() returns
a scalar array object because there is no available Python scalar that
would not lose information. Void arrays return a buffer object for item(),
unless fields are defined, in which case a tuple is returned.
 
`item` is very similar to a[args], except, instead of an array scalar,
a standard Python scalar is returned. This can be useful for speeding up
access to elements of the array and doing arithmetic on elements of the
array using Python's optimized math.
 
Examples
--------
>>> x = np.random.randint(9, size=(3, 3))
>>> x
array([[3, 1, 7],
       [2, 8, 3],
       [8, 5, 3]])
>>> x.item(3)
2
>>> x.item(7)
5
>>> x.item((0, 1))
1
>>> x.item((2, 2))
3
itemset(...)
a.itemset(*args)
 
Insert scalar into an array (scalar is cast to array's dtype, if possible)
 
There must be at least 1 argument, and define the last argument
as *item*.  Then, ``a.itemset(*args)`` is equivalent to but faster
than ``a[args] = item``.  The item should be a scalar value and `args`
must select a single item in the array `a`.
 
Parameters
----------
\*args : Arguments
    If one argument: a scalar, only used in case `a` is of size 1.
    If two arguments: the last argument is the value to be set
    and must be a scalar, the first argument specifies a single array
    element location. It is either an int or a tuple.
 
Notes
-----
Compared to indexing syntax, `itemset` provides some speed increase
for placing a scalar into a particular location in an `ndarray`,
if you must do this.  However, generally this is discouraged:
among other problems, it complicates the appearance of the code.
Also, when using `itemset` (and `item`) inside a loop, be sure
to assign the methods to a local variable to avoid the attribute
look-up at each loop iteration.
 
Examples
--------
>>> x = np.random.randint(9, size=(3, 3))
>>> x
array([[3, 1, 7],
       [2, 8, 3],
       [8, 5, 3]])
>>> x.itemset(4, 0)
>>> x.itemset((2, 2), 9)
>>> x
array([[3, 1, 7],
       [2, 0, 3],
       [8, 5, 9]])
max(...)
a.max(axis=None, out=None)
 
Return the maximum along a given axis.
 
Refer to `numpy.amax` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.amax : equivalent function
mean(...)
a.mean(axis=None, dtype=None, out=None)
 
Returns the average of the array elements along given axis.
 
Refer to `numpy.mean` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.mean : equivalent function
min(...)
a.min(axis=None, out=None)
 
Return the minimum along a given axis.
 
Refer to `numpy.amin` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.amin : equivalent function
newbyteorder(...)
arr.newbyteorder(new_order='S')
 
Return the array with the same data viewed with a different byte order.
 
Equivalent to::
 
    arr.view(arr.dtype.newbytorder(new_order))
 
Changes are also made in all fields and sub-arrays of the array data
type.
 
 
 
Parameters
----------
new_order : string, optional
    Byte order to force; a value from the byte order specifications
    above. `new_order` codes can be any of::
 
     * 'S' - swap dtype from current to opposite endian
     * {'<', 'L'} - little endian
     * {'>', 'B'} - big endian
     * {'=', 'N'} - native order
     * {'|', 'I'} - ignore (no change to byte order)
 
    The default value ('S') results in swapping the current
    byte order. The code does a case-insensitive check on the first
    letter of `new_order` for the alternatives above.  For example,
    any of 'B' or 'b' or 'biggish' are valid to specify big-endian.
 
 
Returns
-------
new_arr : array
    New array object with the dtype reflecting given change to the
    byte order.
nonzero(...)
a.nonzero()
 
Return the indices of the elements that are non-zero.
 
Refer to `numpy.nonzero` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.nonzero : equivalent function
partition(...)
a.partition(kth, axis=-1, kind='introselect', order=None)
 
Rearranges the elements in the array in such a way that value of the
element in kth position is in the position it would be in a sorted array.
All elements smaller than the kth element are moved before this element and
all equal or greater are moved behind it. The ordering of the elements in
the two partitions is undefined.
 
.. versionadded:: 1.8.0
 
Parameters
----------
kth : int or sequence of ints
    Element index to partition by. The kth element value will be in its
    final sorted position and all smaller elements will be moved before it
    and all equal or greater elements behind it.
    The order all elements in the partitions is undefined.
    If provided with a sequence of kth it will partition all elements
    indexed by kth of them into their sorted position at once.
axis : int, optional
    Axis along which to sort. Default is -1, which means sort along the
    last axis.
kind : {'introselect'}, optional
    Selection algorithm. Default is 'introselect'.
order : list, optional
    When `a` is an array with fields defined, this argument specifies
    which fields to compare first, second, etc.  Not all fields need be
    specified.
 
See Also
--------
numpy.partition : Return a parititioned copy of an array.
argpartition : Indirect partition.
sort : Full sort.
 
Notes
-----
See ``np.partition`` for notes on the different algorithms.
 
Examples
--------
>>> a = np.array([3, 4, 2, 1])
>>> a.partition(a, 3)
>>> a
array([2, 1, 3, 4])
 
>>> a.partition((1, 3))
array([1, 2, 3, 4])
prod(...)
a.prod(axis=None, dtype=None, out=None)
 
Return the product of the array elements over the given axis
 
Refer to `numpy.prod` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.prod : equivalent function
ptp(...)
a.ptp(axis=None, out=None)
 
Peak to peak (maximum - minimum) value along a given axis.
 
Refer to `numpy.ptp` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.ptp : equivalent function
put(...)
a.put(indices, values, mode='raise')
 
Set ``a.flat[n] = values[n]`` for all `n` in indices.
 
Refer to `numpy.put` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.put : equivalent function
ravel(...)
a.ravel([order])
 
Return a flattened array.
 
Refer to `numpy.ravel` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.ravel : equivalent function
 
ndarray.flat : a flat iterator on the array.
repeat(...)
a.repeat(repeats, axis=None)
 
Repeat elements of an array.
 
Refer to `numpy.repeat` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.repeat : equivalent function
reshape(...)
a.reshape(shape, order='C')
 
Returns an array containing the same data with a new shape.
 
Refer to `numpy.reshape` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.reshape : equivalent function
resize(...)
a.resize(new_shape, refcheck=True)
 
Change shape and size of array in-place.
 
Parameters
----------
new_shape : tuple of ints, or `n` ints
    Shape of resized array.
refcheck : bool, optional
    If False, reference count will not be checked. Default is True.
 
Returns
-------
None
 
Raises
------
ValueError
    If `a` does not own its own data or references or views to it exist,
    and the data memory must be changed.
 
SystemError
    If the `order` keyword argument is specified. This behaviour is a
    bug in NumPy.
 
See Also
--------
resize : Return a new array with the specified shape.
 
Notes
-----
This reallocates space for the data area if necessary.
 
Only contiguous arrays (data elements consecutive in memory) can be
resized.
 
The purpose of the reference count check is to make sure you
do not use this array as a buffer for another Python object and then
reallocate the memory. However, reference counts can increase in
other ways so if you are sure that you have not shared the memory
for this array with another Python object, then you may safely set
`refcheck` to False.
 
Examples
--------
Shrinking an array: array is flattened (in the order that the data are
stored in memory), resized, and reshaped:
 
>>> a = np.array([[0, 1], [2, 3]], order='C')
>>> a.resize((2, 1))
>>> a
array([[0],
       [1]])
 
>>> a = np.array([[0, 1], [2, 3]], order='F')
>>> a.resize((2, 1))
>>> a
array([[0],
       [2]])
 
Enlarging an array: as above, but missing entries are filled with zeros:
 
>>> b = np.array([[0, 1], [2, 3]])
>>> b.resize(2, 3) # new_shape parameter doesn't have to be a tuple
>>> b
array([[0, 1, 2],
       [3, 0, 0]])
 
Referencing an array prevents resizing...
 
>>> c = a
>>> a.resize((1, 1))
Traceback (most recent call last):
...
ValueError: cannot resize an array that has been referenced ...
 
Unless `refcheck` is False:
 
>>> a.resize((1, 1), refcheck=False)
>>> a
array([[0]])
>>> c
array([[0]])
round(...)
a.round(decimals=0, out=None)
 
Return `a` with each element rounded to the given number of decimals.
 
Refer to `numpy.around` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.around : equivalent function
searchsorted(...)
a.searchsorted(v, side='left', sorter=None)
 
Find indices where elements of v should be inserted in a to maintain order.
 
For full documentation, see `numpy.searchsorted`
 
See Also
--------
numpy.searchsorted : equivalent function
setfield(...)
a.setfield(val, dtype, offset=0)
 
Put a value into a specified place in a field defined by a data-type.
 
Place `val` into `a`'s field defined by `dtype` and beginning `offset`
bytes into the field.
 
Parameters
----------
val : object
    Value to be placed in field.
dtype : dtype object
    Data-type of the field in which to place `val`.
offset : int, optional
    The number of bytes into the field at which to place `val`.
 
Returns
-------
None
 
See Also
--------
getfield
 
Examples
--------
>>> x = np.eye(3)
>>> x.getfield(np.float64)
array([[ 1.,  0.,  0.],
       [ 0.,  1.,  0.],
       [ 0.,  0.,  1.]])
>>> x.setfield(3, np.int32)
>>> x.getfield(np.int32)
array([[3, 3, 3],
       [3, 3, 3],
       [3, 3, 3]])
>>> x
array([[  1.00000000e+000,   1.48219694e-323,   1.48219694e-323],
       [  1.48219694e-323,   1.00000000e+000,   1.48219694e-323],
       [  1.48219694e-323,   1.48219694e-323,   1.00000000e+000]])
>>> x.setfield(np.eye(3), np.int32)
>>> x
array([[ 1.,  0.,  0.],
       [ 0.,  1.,  0.],
       [ 0.,  0.,  1.]])
setflags(...)
a.setflags(write=None, align=None, uic=None)
 
Set array flags WRITEABLE, ALIGNED, and UPDATEIFCOPY, respectively.
 
These Boolean-valued flags affect how numpy interprets the memory
area used by `a` (see Notes below). The ALIGNED flag can only
be set to True if the data is actually aligned according to the type.
The UPDATEIFCOPY flag can never be set to True. The flag WRITEABLE
can only be set to True if the array owns its own memory, or the
ultimate owner of the memory exposes a writeable buffer interface,
or is a string. (The exception for string is made so that unpickling
can be done without copying memory.)
 
Parameters
----------
write : bool, optional
    Describes whether or not `a` can be written to.
align : bool, optional
    Describes whether or not `a` is aligned properly for its type.
uic : bool, optional
    Describes whether or not `a` is a copy of another "base" array.
 
Notes
-----
Array flags provide information about how the memory area used
for the array is to be interpreted. There are 6 Boolean flags
in use, only three of which can be changed by the user:
UPDATEIFCOPY, WRITEABLE, and ALIGNED.
 
WRITEABLE (W) the data area can be written to;
 
ALIGNED (A) the data and strides are aligned appropriately for the hardware
(as determined by the compiler);
 
UPDATEIFCOPY (U) this array is a copy of some other array (referenced
by .base). When this array is deallocated, the base array will be
updated with the contents of this array.
 
All flags can be accessed using their first (upper case) letter as well
as the full name.
 
Examples
--------
>>> y
array([[3, 1, 7],
       [2, 0, 0],
       [8, 5, 9]])
>>> y.flags
  C_CONTIGUOUS : True
  F_CONTIGUOUS : False
  OWNDATA : True
  WRITEABLE : True
  ALIGNED : True
  UPDATEIFCOPY : False
>>> y.setflags(write=0, align=0)
>>> y.flags
  C_CONTIGUOUS : True
  F_CONTIGUOUS : False
  OWNDATA : True
  WRITEABLE : False
  ALIGNED : False
  UPDATEIFCOPY : False
>>> y.setflags(uic=1)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: cannot set UPDATEIFCOPY flag to True
sort(...)
a.sort(axis=-1, kind='quicksort', order=None)
 
Sort an array, in-place.
 
Parameters
----------
axis : int, optional
    Axis along which to sort. Default is -1, which means sort along the
    last axis.
kind : {'quicksort', 'mergesort', 'heapsort'}, optional
    Sorting algorithm. Default is 'quicksort'.
order : list, optional
    When `a` is an array with fields defined, this argument specifies
    which fields to compare first, second, etc.  Not all fields need be
    specified.
 
See Also
--------
numpy.sort : Return a sorted copy of an array.
argsort : Indirect sort.
lexsort : Indirect stable sort on multiple keys.
searchsorted : Find elements in sorted array.
partition: Partial sort.
 
Notes
-----
See ``sort`` for notes on the different sorting algorithms.
 
Examples
--------
>>> a = np.array([[1,4], [3,1]])
>>> a.sort(axis=1)
>>> a
array([[1, 4],
       [1, 3]])
>>> a.sort(axis=0)
>>> a
array([[1, 3],
       [1, 4]])
 
Use the `order` keyword to specify a field to use when sorting a
structured array:
 
>>> a = np.array([('a', 2), ('c', 1)], dtype=[('x', 'S1'), ('y', int)])
>>> a.sort(order='y')
>>> a
array([('c', 1), ('a', 2)],
      dtype=[('x', '|S1'), ('y', '<i4')])
squeeze(...)
a.squeeze(axis=None)
 
Remove single-dimensional entries from the shape of `a`.
 
Refer to `numpy.squeeze` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.squeeze : equivalent function
std(...)
a.std(axis=None, dtype=None, out=None, ddof=0)
 
Returns the standard deviation of the array elements along given axis.
 
Refer to `numpy.std` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.std : equivalent function
sum(...)
a.sum(axis=None, dtype=None, out=None)
 
Return the sum of the array elements over the given axis.
 
Refer to `numpy.sum` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.sum : equivalent function
swapaxes(...)
a.swapaxes(axis1, axis2)
 
Return a view of the array with `axis1` and `axis2` interchanged.
 
Refer to `numpy.swapaxes` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.swapaxes : equivalent function
take(...)
a.take(indices, axis=None, out=None, mode='raise')
 
Return an array formed from the elements of `a` at the given indices.
 
Refer to `numpy.take` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.take : equivalent function
tofile(...)
a.tofile(fid, sep="", format="%s")
 
Write array to a file as text or binary (default).
 
Data is always written in 'C' order, independent of the order of `a`.
The data produced by this method can be recovered using the function
fromfile().
 
Parameters
----------
fid : file or str
    An open file object, or a string containing a filename.
sep : str
    Separator between array items for text output.
    If "" (empty), a binary file is written, equivalent to
    ``file.write(a.tostring())``.
format : str
    Format string for text file output.
    Each entry in the array is formatted to text by first converting
    it to the closest Python type, and then using "format" % item.
 
Notes
-----
This is a convenience function for quick storage of array data.
Information on endianness 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 endianness. Some of these problems can be overcome
by outputting the data as text files, at the expense of speed and file
size.
tolist(...)
a.tolist()
 
Return the array as a (possibly nested) list.
 
Return a copy of the array data as a (nested) Python list.
Data items are converted to the nearest compatible Python type.
 
Parameters
----------
none
 
Returns
-------
y : list
    The possibly nested list of array elements.
 
Notes
-----
The array may be recreated, ``a = np.array(a.tolist())``.
 
Examples
--------
>>> a = np.array([1, 2])
>>> a.tolist()
[1, 2]
>>> a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
>>> list(a)
[array([1, 2]), array([3, 4])]
>>> a.tolist()
[[1, 2], [3, 4]]
tostring(...)
a.tostring(order='C')
 
Construct a Python string containing the raw data bytes in the array.
 
Constructs a Python string showing a copy of the raw contents of
data memory. The string can be produced in either 'C' or 'Fortran',
or 'Any' order (the default is 'C'-order). 'Any' order means C-order
unless the F_CONTIGUOUS flag in the array is set, in which case it
means 'Fortran' order.
 
Parameters
----------
order : {'C', 'F', None}, optional
    Order of the data for multidimensional arrays:
    C, Fortran, or the same as for the original array.
 
Returns
-------
s : str
    A Python string exhibiting a copy of `a`'s raw data.
 
Examples
--------
>>> x = np.array([[0, 1], [2, 3]])
>>> x.tostring()
'\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00'
>>> x.tostring('C') == x.tostring()
True
>>> x.tostring('F')
'\x00\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00\x01\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00'
trace(...)
a.trace(offset=0, axis1=0, axis2=1, dtype=None, out=None)
 
Return the sum along diagonals of the array.
 
Refer to `numpy.trace` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.trace : equivalent function
transpose(...)
a.transpose(*axes)
 
Returns a view of the array with axes transposed.
 
For a 1-D array, this has no effect. (To change between column and
row vectors, first cast the 1-D array into a matrix object.)
For a 2-D array, this is the usual matrix transpose.
For an n-D array, if axes are given, their order indicates how the
axes are permuted (see Examples). If axes are not provided and
``a.shape = (i[0], i[1], ... i[n-2], i[n-1])``, then
``a.transpose().shape = (i[n-1], i[n-2], ... i[1], i[0])``.
 
Parameters
----------
axes : None, tuple of ints, or `n` ints
 
 * None or no argument: reverses the order of the axes.
 
 * tuple of ints: `i` in the `j`-th place in the tuple means `a`'s
   `i`-th axis becomes `a.transpose()`'s `j`-th axis.
 
 * `n` ints: same as an n-tuple of the same ints (this form is
   intended simply as a "convenience" alternative to the tuple form)
 
Returns
-------
out : ndarray
    View of `a`, with axes suitably permuted.
 
See Also
--------
ndarray.T : Array property returning the array transposed.
 
Examples
--------
>>> a = np.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, ddof=0)
 
Returns the variance of the array elements, along given axis.
 
Refer to `numpy.var` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.var : equivalent function
view(...)
a.view(dtype=None, type=None)
 
New view of array with the same data.
 
Parameters
----------
dtype : data-type or ndarray sub-class, optional
    Data-type descriptor of the returned view, e.g., float32 or int16. The
    default, None, results in the view having the same data-type as `a`.
    This argument can also be specified as an ndarray sub-class, which
    then specifies the type of the returned object (this is equivalent to
    setting the ``type`` parameter).
type : Python type, optional
    Type of the returned view, e.g., ndarray or matrix.  Again, the
    default None results in type preservation.
 
Notes
-----
``a.view()`` is used two different ways:
 
``a.view(some_dtype)`` or ``a.view(dtype=some_dtype)`` constructs a view
of the array's memory with a different data-type.  This can cause a
reinterpretation of the bytes of memory.
 
``a.view(ndarray_subclass)`` or ``a.view(type=ndarray_subclass)`` just
returns an instance of `ndarray_subclass` that looks at the same array
(same shape, dtype, etc.)  This does not cause a reinterpretation of the
memory.
 
For ``a.view(some_dtype)``, if ``some_dtype`` has a different number of
bytes per entry than the previous dtype (for example, converting a
regular array to a structured array), then the behavior of the view
cannot be predicted just from the superficial appearance of ``a`` (shown
by ``print(a)``). It also depends on exactly how ``a`` is stored in
memory. Therefore if ``a`` is C-ordered versus fortran-ordered, versus
defined as a slice or transpose, etc., the view may give different
results.
 
 
Examples
--------
>>> x = np.array([(1, 2)], dtype=[('a', np.int8), ('b', np.int8)])
 
Viewing array data using a different type and dtype:
 
>>> y = x.view(dtype=np.int16, type=np.matrix)
>>> y
matrix([[513]], dtype=int16)
>>> print type(y)
<class 'numpy.matrixlib.defmatrix.matrix'>
 
Creating a view on a structured array so it can be used in calculations
 
>>> x = np.array([(1, 2),(3,4)], dtype=[('a', np.int8), ('b', np.int8)])
>>> xv = x.view(dtype=np.int8).reshape(-1,2)
>>> xv
array([[1, 2],
       [3, 4]], dtype=int8)
>>> xv.mean(0)
array([ 2.,  3.])
 
Making changes to the view changes the underlying array
 
>>> xv[0,1] = 20
>>> print x
[(1, 20) (3, 4)]
 
Using a view to convert an array to a record array:
 
>>> z = x.view(np.recarray)
>>> z.a
array([1], dtype=int8)
 
Views share data:
 
>>> x[0] = (9, 10)
>>> z[0]
(9, 10)
 
Views that change the dtype size (bytes per entry) should normally be
avoided on arrays defined by slices, transposes, fortran-ordering, etc.:
 
>>> x = np.array([[1,2,3],[4,5,6]], dtype=np.int16)
>>> y = x[:, 0:2]
>>> y
array([[1, 2],
       [4, 5]], dtype=int16)
>>> y.view(dtype=[('width', np.int16), ('length', np.int16)])
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: new type not compatible with array.
>>> z = y.copy()
>>> z.view(dtype=[('width', np.int16), ('length', np.int16)])
array([[(1, 2)],
       [(4, 5)]], dtype=[('width', '<i2'), ('length', '<i2')])

Data descriptors defined here:
T
Same as self.transpose(), except that self is returned if
self.ndim < 2.
 
Examples
--------
>>> x = np.array([[1.,2.],[3.,4.]])
>>> x
array([[ 1.,  2.],
       [ 3.,  4.]])
>>> x.T
array([[ 1.,  3.],
       [ 2.,  4.]])
>>> x = np.array([1.,2.,3.,4.])
>>> x
array([ 1.,  2.,  3.,  4.])
>>> x.T
array([ 1.,  2.,  3.,  4.])
__array_finalize__
None.
__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.
 
Examples
--------
The base of an array that owns its memory is None:
 
>>> x = np.array([1,2,3,4])
>>> x.base is None
True
 
Slicing creates a view, whose memory is shared with x:
 
>>> y = x[2:]
>>> y.base is x
True
ctypes
An object to simplify the interaction of the array with the ctypes
module.
 
This attribute creates an object that makes it easier to use arrays
when calling shared libraries with the ctypes module. The returned
object has, among others, data, shape, and strides attributes (see
Notes below) which themselves return ctypes objects that can be used
as arguments to a shared library.
 
Parameters
----------
None
 
Returns
-------
c : Python object
    Possessing attributes data, shape, strides, etc.
 
See Also
--------
numpy.ctypeslib
 
Notes
-----
Below are the public attributes of this object which were documented
in "Guide to NumPy" (we have omitted undocumented public attributes,
as well as documented private attributes):
 
* data: A pointer to the memory area of the array as a Python integer.
  This memory area may contain data that is not aligned, or not in correct
  byte-order. The memory area may not even be writeable. The array
  flags and data-type of this array should be respected when passing this
  attribute to arbitrary C-code to avoid trouble that can include Python
  crashing. User Beware! The value of this attribute is exactly the same
  as self._array_interface_['data'][0].
 
* shape (c_intp*self.ndim): A ctypes array of length self.ndim where
  the basetype is the C-integer corresponding to dtype('p') on this
  platform. This base-type could be c_int, c_long, or c_longlong
  depending on the platform. The c_intp type is defined accordingly in
  numpy.ctypeslib. The ctypes array contains the shape of the underlying
  array.
 
* strides (c_intp*self.ndim): A ctypes array of length self.ndim where
  the basetype is the same as for the shape attribute. This ctypes array
  contains the strides information from the underlying array. This strides
  information is important for showing how many bytes must be jumped to
  get to the next element in the array.
 
* data_as(obj): Return the data pointer cast to a particular c-types object.
  For example, calling self._as_parameter_ is equivalent to
  self.data_as(ctypes.c_void_p). Perhaps you want to use the data as a
  pointer to a ctypes array of floating-point data:
  self.data_as(ctypes.POINTER(ctypes.c_double)).
 
* shape_as(obj): Return the shape tuple as an array of some other c-types
  type. For example: self.shape_as(ctypes.c_short).
 
* strides_as(obj): Return the strides tuple as an array of some other
  c-types type. For example: self.strides_as(ctypes.c_longlong).
 
Be careful using the ctypes attribute - especially on temporary
arrays or arrays constructed on the fly. For example, calling
``(a+b).ctypes.data_as(ctypes.c_void_p)`` returns a pointer to memory
that is invalid because the array created as (a+b) is deallocated
before the next Python statement. You can avoid this problem using
either ``c=a+b`` or ``ct=(a+b).ctypes``. In the latter case, ct will
hold a reference to the array until ct is deleted or re-assigned.
 
If the ctypes module is not available, then the ctypes attribute
of array objects still returns something useful, but ctypes objects
are not returned and errors may be raised instead. In particular,
the object will still have the as parameter attribute which will
return an integer equal to the data attribute.
 
Examples
--------
>>> import ctypes
>>> x
array([[0, 1],
       [2, 3]])
>>> x.ctypes.data
30439712
>>> x.ctypes.data_as(ctypes.POINTER(ctypes.c_long))
<ctypes.LP_c_long object at 0x01F01300>
>>> x.ctypes.data_as(ctypes.POINTER(ctypes.c_long)).contents
c_long(0)
>>> x.ctypes.data_as(ctypes.POINTER(ctypes.c_longlong)).contents
c_longlong(4294967296L)
>>> x.ctypes.shape
<numpy.core._internal.c_long_Array_2 object at 0x01FFD580>
>>> x.ctypes.shape_as(ctypes.c_long)
<numpy.core._internal.c_long_Array_2 object at 0x01FCE620>
>>> x.ctypes.strides
<numpy.core._internal.c_long_Array_2 object at 0x01FCE620>
>>> x.ctypes.strides_as(ctypes.c_longlong)
<numpy.core._internal.c_longlong_Array_2 object at 0x01F01300>
data
Python buffer object pointing to the start of the array's data.
dtype
Data-type of the array's elements.
 
Parameters
----------
None
 
Returns
-------
d : numpy dtype object
 
See Also
--------
numpy.dtype
 
Examples
--------
>>> x
array([[0, 1],
       [2, 3]])
>>> x.dtype
dtype('int32')
>>> type(x.dtype)
<type 'numpy.dtype'>
flags
Information about the memory layout of the array.
 
Attributes
----------
C_CONTIGUOUS (C)
    The data is in a single, C-style contiguous segment.
F_CONTIGUOUS (F)
    The data is in a single, Fortran-style contiguous segment.
OWNDATA (O)
    The array owns the memory it uses or borrows it from another object.
WRITEABLE (W)
    The data area can be written to.  Setting this to False locks
    the data, making it read-only.  A view (slice, etc.) inherits WRITEABLE
    from its base array at creation time, but a view of a writeable
    array may be subsequently locked while the base array remains writeable.
    (The opposite is not true, in that a view of a locked array may not
    be made writeable.  However, currently, locking a base object does not
    lock any views that already reference it, so under that circumstance it
    is possible to alter the contents of a locked array via a previously
    created writeable view onto it.)  Attempting to change a non-writeable
    array raises a RuntimeError exception.
ALIGNED (A)
    The data and all elements are aligned appropriately for the hardware.
UPDATEIFCOPY (U)
    This array is a copy of some other array. When this array is
    deallocated, the base array will be updated with the contents of
    this array.
FNC
    F_CONTIGUOUS and not C_CONTIGUOUS.
FORC
    F_CONTIGUOUS or C_CONTIGUOUS (one-segment test).
BEHAVED (B)
    ALIGNED and WRITEABLE.
CARRAY (CA)
    BEHAVED and C_CONTIGUOUS.
FARRAY (FA)
    BEHAVED and F_CONTIGUOUS and not C_CONTIGUOUS.
 
Notes
-----
The `flags` object can be accessed dictionary-like (as in ``a.flags['WRITEABLE']``),
or by using lowercased attribute names (as in ``a.flags.writeable``). Short flag
names are only supported in dictionary access.
 
Only the UPDATEIFCOPY, WRITEABLE, and ALIGNED flags can be changed by
the user, via direct assignment to the attribute or dictionary entry,
or by calling `ndarray.setflags`.
 
The array flags cannot be set arbitrarily:
 
- UPDATEIFCOPY can only be set ``False``.
- ALIGNED can only be set ``True`` if the data is truly aligned.
- WRITEABLE can only be set ``True`` if the array owns its own memory
  or the ultimate owner of the memory exposes a writeable buffer
  interface or is a string.
 
Arrays can be both C-style and Fortran-style contiguous simultaneously.
This is clear for 1-dimensional arrays, but can also be true for higher
dimensional arrays.
 
Even for contiguous arrays a stride for a given dimension
``arr.strides[dim]`` may be *arbitrary* if ``arr.shape[dim] == 1``
or the array has no elements.
It does *not* generally hold that ``self.strides[-1] == self.itemsize``
for C-style contiguous arrays or ``self.strides[0] == self.itemsize`` for
Fortran-style contiguous arrays is true.
flat
A 1-D iterator over the array.
 
This is a `numpy.flatiter` instance, which acts similarly to, but is not
a subclass of, Python's built-in iterator object.
 
See Also
--------
flatten : Return a copy of the array collapsed into one dimension.
 
flatiter
 
Examples
--------
>>> x = np.arange(1, 7).reshape(2, 3)
>>> x
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]])
>>> x.flat[3]
4
>>> x.T
array([[1, 4],
       [2, 5],
       [3, 6]])
>>> x.T.flat[3]
5
>>> type(x.flat)
<type 'numpy.flatiter'>
 
An assignment example:
 
>>> x.flat = 3; x
array([[3, 3, 3],
       [3, 3, 3]])
>>> x.flat[[1,4]] = 1; x
array([[3, 1, 3],
       [3, 1, 3]])
imag
The imaginary part of the array.
 
Examples
--------
>>> x = np.sqrt([1+0j, 0+1j])
>>> x.imag
array([ 0.        ,  0.70710678])
>>> x.imag.dtype
dtype('float64')
itemsize
Length of one array element in bytes.
 
Examples
--------
>>> x = np.array([1,2,3], dtype=np.float64)
>>> x.itemsize
8
>>> x = np.array([1,2,3], dtype=np.complex128)
>>> x.itemsize
16
nbytes
Total bytes consumed by the elements of the array.
 
Notes
-----
Does not include memory consumed by non-element attributes of the
array object.
 
Examples
--------
>>> x = np.zeros((3,5,2), dtype=np.complex128)
>>> x.nbytes
480
>>> np.prod(x.shape) * x.itemsize
480
ndim
Number of array dimensions.
 
Examples
--------
>>> x = np.array([1, 2, 3])
>>> x.ndim
1
>>> y = np.zeros((2, 3, 4))
>>> y.ndim
3
real
The real part of the array.
 
Examples
--------
>>> x = np.sqrt([1+0j, 0+1j])
>>> x.real
array([ 1.        ,  0.70710678])
>>> x.real.dtype
dtype('float64')
 
See Also
--------
numpy.real : equivalent function
shape
Tuple of array dimensions.
 
Notes
-----
May be used to "reshape" the array, as long as this would not
require a change in the total number of elements
 
Examples
--------
>>> x = np.array([1, 2, 3, 4])
>>> x.shape
(4,)
>>> y = np.zeros((2, 3, 4))
>>> y.shape
(2, 3, 4)
>>> y.shape = (3, 8)
>>> y
array([[ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.]])
>>> y.shape = (3, 6)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: total size of new array must be unchanged
size
Number of elements in the array.
 
Equivalent to ``np.prod(a.shape)``, i.e., the product of the array's
dimensions.
 
Examples
--------
>>> x = np.zeros((3, 5, 2), dtype=np.complex128)
>>> x.size
30
>>> np.prod(x.shape)
30
strides
Tuple of bytes to step in each dimension when traversing an array.
 
The byte offset of element ``(i[0], i[1], ..., i[n])`` in an array `a`
is::
 
    offset = sum(np.array(i) * a.strides)
 
A more detailed explanation of strides can be found in the
"ndarray.rst" file in the NumPy reference guide.
 
Notes
-----
Imagine an array of 32-bit integers (each 4 bytes)::
 
  x = np.array([[0, 1, 2, 3, 4],
                [5, 6, 7, 8, 9]], dtype=np.int32)
 
This array is stored in memory as 40 bytes, one after the other
(known as a contiguous block of memory).  The strides of an array tell
us how many bytes we have to skip in memory to move to the next position
along a certain axis.  For example, we have to skip 4 bytes (1 value) to
move to the next column, but 20 bytes (5 values) to get to the same
position in the next row.  As such, the strides for the array `x` will be
``(20, 4)``.
 
See Also
--------
numpy.lib.stride_tricks.as_strided
 
Examples
--------
>>> y = np.reshape(np.arange(2*3*4), (2,3,4))
>>> y
array([[[ 0,  1,  2,  3],
        [ 4,  5,  6,  7],
        [ 8,  9, 10, 11]],
       [[12, 13, 14, 15],
        [16, 17, 18, 19],
        [20, 21, 22, 23]]])
>>> y.strides
(48, 16, 4)
>>> y[1,1,1]
17
>>> offset=sum(y.strides * np.array((1,1,1)))
>>> offset/y.itemsize
17
 
>>> x = np.reshape(np.arange(5*6*7*8), (5,6,7,8)).transpose(2,3,1,0)
>>> x.strides
(32, 4, 224, 1344)
>>> i = np.array([3,5,2,2])
>>> offset = sum(i * x.strides)
>>> x[3,5,2,2]
813
>>> offset / x.itemsize
813

Data and other attributes defined here:
__new__ = <built-in method __new__ of type object>
T.__new__(S, ...) -> a new object with type S, a subtype of T

 
class ndenumerate(__builtin__.object)
    Multidimensional index iterator.
 
Return an iterator yielding pairs of array coordinates and values.
 
Parameters
----------
a : ndarray
  Input array.
 
See Also
--------
ndindexflatiter
 
Examples
--------
>>> a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
>>> for index, x in np.ndenumerate(a):
...     print index, x
(0, 0) 1
(0, 1) 2
(1, 0) 3
(1, 1) 4
 
  Methods defined here:
__init__(self, arr)
__iter__(self)
__next__(self)
Standard iterator method, returns the index tuple and array value.
 
Returns
-------
coords : tuple of ints
    The indices of the current iteration.
val : scalar
    The array element of the current iteration.
next = __next__(self)

Data descriptors defined here:
__dict__
dictionary for instance variables (if defined)
__weakref__
list of weak references to the object (if defined)

 
class ndindex(__builtin__.object)
    An N-dimensional iterator object to index arrays.
 
Given the shape of an array, an `ndindex` instance iterates over
the N-dimensional index of the array. At each iteration a tuple
of indices is returned, the last dimension is iterated over first.
 
Parameters
----------
`*args` : ints
  The size of each dimension of the array.
 
See Also
--------
ndenumerateflatiter
 
Examples
--------
>>> for index in np.ndindex(3, 2, 1):
...     print index
(0, 0, 0)
(0, 1, 0)
(1, 0, 0)
(1, 1, 0)
(2, 0, 0)
(2, 1, 0)
 
  Methods defined here:
__init__(self, *shape)
__iter__(self)
__next__(self)
Standard iterator method, updates the index and returns the index tuple.
 
Returns
-------
val : tuple of ints
    Returns a tuple containing the indices of the current iteration.
ndincr(self)
Increment the multi-dimensional index by one.
 
This method is for backward compatibility only: do not use.
next = __next__(self)

Data descriptors defined here:
__dict__
dictionary for instance variables (if defined)
__weakref__
list of weak references to the object (if defined)

 
class nditer(__builtin__.object)
    Efficient multi-dimensional iterator object to iterate over arrays.
To get started using this object, see the
:ref:`introductory guide to array iteration <arrays.nditer>`.
 
Parameters
----------
op : ndarray or sequence of array_like
    The array(s) to iterate over.
flags : sequence of str, optional
    Flags to control the behavior of the iterator.
 
      * "buffered" enables buffering when required.
      * "c_index" causes a C-order index to be tracked.
      * "f_index" causes a Fortran-order index to be tracked.
      * "multi_index" causes a multi-index, or a tuple of indices
        with one per iteration dimension, to be tracked.
      * "common_dtype" causes all the operands to be converted to
        a common data type, with copying or buffering as necessary.
      * "delay_bufalloc" delays allocation of the buffers until
        a reset() call is made. Allows "allocate" operands to
        be initialized before their values are copied into the buffers.
      * "external_loop" causes the `values` given to be
        one-dimensional arrays with multiple values instead of
        zero-dimensional arrays.
      * "grow_inner" allows the `value` array sizes to be made
        larger than the buffer size when both "buffered" and
        "external_loop" is used.
      * "ranged" allows the iterator to be restricted to a sub-range
        of the iterindex values.
      * "refs_ok" enables iteration of reference types, such as
        object arrays.
      * "reduce_ok" enables iteration of "readwrite" operands
        which are broadcasted, also known as reduction operands.
      * "zerosize_ok" allows `itersize` to be zero.
op_flags : list of list of str, optional
    This is a list of flags for each operand. At minimum, one of
    "readonly", "readwrite", or "writeonly" must be specified.
 
      * "readonly" indicates the operand will only be read from.
      * "readwrite" indicates the operand will be read from and written to.
      * "writeonly" indicates the operand will only be written to.
      * "no_broadcast" prevents the operand from being broadcasted.
      * "contig" forces the operand data to be contiguous.
      * "aligned" forces the operand data to be aligned.
      * "nbo" forces the operand data to be in native byte order.
      * "copy" allows a temporary read-only copy if required.
      * "updateifcopy" allows a temporary read-write copy if required.
      * "allocate" causes the array to be allocated if it is None
        in the `op` parameter.
      * "no_subtype" prevents an "allocate" operand from using a subtype.
      * "arraymask" indicates that this operand is the mask to use
        for selecting elements when writing to operands with the
        'writemasked' flag set. The iterator does not enforce this,
        but when writing from a buffer back to the array, it only
        copies those elements indicated by this mask.
      * 'writemasked' indicates that only elements where the chosen
        'arraymask' operand is True will be written to.
op_dtypes : dtype or tuple of dtype(s), optional
    The required data type(s) of the operands. If copying or buffering
    is enabled, the data will be converted to/from their original types.
order : {'C', 'F', 'A', 'K'}, optional
    Controls the iteration order. 'C' means C order, 'F' means
    Fortran order, 'A' means 'F' order if all the arrays are Fortran
    contiguous, 'C' order otherwise, and 'K' means as close to the
    order the array elements appear in memory as possible. This also
    affects the element memory order of "allocate" operands, as they
    are allocated to be compatible with iteration order.
    Default is 'K'.
casting : {'no', 'equiv', 'safe', 'same_kind', 'unsafe'}, optional
    Controls what kind of data casting may occur when making a copy
    or buffering.  Setting this to 'unsafe' is not recommended,
    as it can adversely affect accumulations.
 
      * 'no' means the data types should not be cast at all.
      * 'equiv' means only byte-order changes are allowed.
      * 'safe' means only casts which can preserve values are allowed.
      * 'same_kind' means only safe casts or casts within a kind,
        like float64 to float32, are allowed.
      * 'unsafe' means any data conversions may be done.
op_axes : list of list of ints, optional
    If provided, is a list of ints or None for each operands.
    The list of axes for an operand is a mapping from the dimensions
    of the iterator to the dimensions of the operand. A value of
    -1 can be placed for entries, causing that dimension to be
    treated as "newaxis".
itershape : tuple of ints, optional
    The desired shape of the iterator. This allows "allocate" operands
    with a dimension mapped by op_axes not corresponding to a dimension
    of a different operand to get a value not equal to 1 for that
    dimension.
buffersize : int, optional
    When buffering is enabled, controls the size of the temporary
    buffers. Set to 0 for the default value.
 
Attributes
----------
dtypes : tuple of dtype(s)
    The data types of the values provided in `value`. This may be
    different from the operand data types if buffering is enabled.
finished : bool
    Whether the iteration over the operands is finished or not.
has_delayed_bufalloc : bool
    If True, the iterator was created with the "delay_bufalloc" flag,
    and no reset() function was called on it yet.
has_index : bool
    If True, the iterator was created with either the "c_index" or
    the "f_index" flag, and the property `index` can be used to
    retrieve it.
has_multi_index : bool
    If True, the iterator was created with the "multi_index" flag,
    and the property `multi_index` can be used to retrieve it.
index :
    When the "c_index" or "f_index" flag was used, this property
    provides access to the index. Raises a ValueError if accessed
    and `has_index` is False.
iterationneedsapi : bool
    Whether iteration requires access to the Python API, for example
    if one of the operands is an object array.
iterindex : int
    An index which matches the order of iteration.
itersize : int
    Size of the iterator.
itviews :
    Structured view(s) of `operands` in memory, matching the reordered
    and optimized iterator access pattern.
multi_index :
    When the "multi_index" flag was used, this property
    provides access to the index. Raises a ValueError if accessed
    accessed and `has_multi_index` is False.
ndim : int
    The iterator's dimension.
nop : int
    The number of iterator operands.
operands : tuple of operand(s)
    The array(s) to be iterated over.
shape : tuple of ints
    Shape tuple, the shape of the iterator.
value :
    Value of `operands` at current iteration. Normally, this is a
    tuple of array scalars, but if the flag "external_loop" is used,
    it is a tuple of one dimensional arrays.
 
Notes
-----
`nditer` supersedes `flatiter`.  The iterator implementation behind
`nditer` is also exposed by the Numpy C API.
 
The Python exposure supplies two iteration interfaces, one which follows
the Python iterator protocol, and another which mirrors the C-style
do-while pattern.  The native Python approach is better in most cases, but
if you need the iterator's coordinates or index, use the C-style pattern.
 
Examples
--------
Here is how we might write an ``iter_add`` function, using the
Python iterator protocol::
 
    def iter_add_py(x, y, out=None):
        addop = np.add
        it = np.nditer([x, y, out], [],
                    [['readonly'], ['readonly'], ['writeonly','allocate']])
        for (a, b, c) in it:
            addop(a, b, out=c)
        return it.operands[2]
 
Here is the same function, but following the C-style pattern::
 
    def iter_add(x, y, out=None):
        addop = np.add
 
        it = np.nditer([x, y, out], [],
                    [['readonly'], ['readonly'], ['writeonly','allocate']])
 
        while not it.finished:
            addop(it[0], it[1], out=it[2])
            it.iternext()
 
        return it.operands[2]
 
Here is an example outer product function::
 
    def outer_it(x, y, out=None):
        mulop = np.multiply
 
        it = np.nditer([x, y, out], ['external_loop'],
                [['readonly'], ['readonly'], ['writeonly', 'allocate']],
                op_axes=[range(x.ndim)+[-1]*y.ndim,
                         [-1]*x.ndim+range(y.ndim),
                         None])
 
        for (a, b, c) in it:
            mulop(a, b, out=c)
 
        return it.operands[2]
 
    >>> a = np.arange(2)+1
    >>> b = np.arange(3)+1
    >>> outer_it(a,b)
    array([[1, 2, 3],
           [2, 4, 6]])
 
Here is an example function which operates like a "lambda" ufunc::
 
    def luf(lamdaexpr, *args, **kwargs):
        "luf(lambdaexpr, op1, ..., opn, out=None, order='K', casting='safe', buffersize=0)"
        nargs = len(args)
        op = (kwargs.get('out',None),) + args
        it = np.nditer(op, ['buffered','external_loop'],
                [['writeonly','allocate','no_broadcast']] +
                                [['readonly','nbo','aligned']]*nargs,
                order=kwargs.get('order','K'),
                casting=kwargs.get('casting','safe'),
                buffersize=kwargs.get('buffersize',0))
        while not it.finished:
            it[0] = lamdaexpr(*it[1:])
            it.iternext()
        return it.operands[0]
 
    >>> a = np.arange(5)
    >>> b = np.ones(5)
    >>> luf(lambda i,j:i*i + j/2, a, b)
    array([  0.5,   1.5,   4.5,   9.5,  16.5])
 
  Methods defined here:
__copy__(...)
__delitem__(...)
x.__delitem__(y) <==> del x[y]
__delslice__(...)
x.__delslice__(i, j) <==> del x[i:j]
 
Use of negative indices is not supported.
__getitem__(...)
x.__getitem__(y) <==> x[y]
__getslice__(...)
x.__getslice__(i, j) <==> x[i:j]
 
Use of negative indices is not supported.
__init__(...)
x.__init__(...) initializes x; see help(type(x)) for signature
__iter__(...)
x.__iter__() <==> iter(x)
__len__(...)
x.__len__() <==> len(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.
copy(...)
copy()
 
Get a copy of the iterator in its current state.
 
Examples
--------
>>> x = np.arange(10)
>>> y = x + 1
>>> it = np.nditer([x, y])
>>> it.next()
(array(0), array(1))
>>> it2 = it.copy()
>>> it2.next()
(array(1), array(2))
debug_print(...)
debug_print()
 
Print the current state of the `nditer` instance and debug info to stdout.
enable_external_loop(...)
enable_external_loop()
 
When the "external_loop" was not used during construction, but
is desired, this modifies the iterator to behave as if the flag
was specified.
iternext(...)
iternext()
 
Check whether iterations are left, and perform a single internal iteration
without returning the result.  Used in the C-style pattern do-while
pattern.  For an example, see `nditer`.
 
Returns
-------
iternext : bool
    Whether or not there are iterations left.
next(...)
x.next() -> the next value, or raise StopIteration
remove_axis(...)
remove_axis(i)
 
Removes axis `i` from the iterator. Requires that the flag "multi_index"
be enabled.
remove_multi_index(...)
remove_multi_index()
 
When the "multi_index" flag was specified, this removes it, allowing
the internal iteration structure to be optimized further.
reset(...)
reset()
 
Reset the iterator to its initial state.

Data descriptors defined here:
dtypes
finished
has_delayed_bufalloc
has_index
has_multi_index
index
iterationneedsapi
iterindex
iterrange
itersize
itviews
multi_index
ndim
nop
operands
shape
value

Data and other attributes defined here:
__new__ = <built-in method __new__ of type object>
T.__new__(S, ...) -> a new object with type S, a subtype of T

 
class number(generic)
    
Method resolution order:
number
generic
__builtin__.object

Methods inherited from generic:
__abs__(...)
x.__abs__() <==> abs(x)
__add__(...)
x.__add__(y) <==> x+y
__and__(...)
x.__and__(y) <==> x&y
__array__(...)
sc.__array__(|type) return 0-dim array
__array_wrap__(...)
sc.__array_wrap__(obj) return scalar from array
__copy__(...)
__deepcopy__(...)
__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
__format__(...)
NumPy array scalar formatter
__ge__(...)
x.__ge__(y) <==> x>=y
__getitem__(...)
x.__getitem__(y) <==> x[y]
__gt__(...)
x.__gt__(y) <==> x>y
__hex__(...)
x.__hex__() <==> hex(x)
__int__(...)
x.__int__() <==> int(x)
__invert__(...)
x.__invert__() <==> ~x
__le__(...)
x.__le__(y) <==> x<=y
__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__(...)
__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
__setstate__(...)
__str__(...)
x.__str__() <==> str(x)
__sub__(...)
x.__sub__(y) <==> x-y
__truediv__(...)
x.__truediv__(y) <==> x/y
__xor__(...)
x.__xor__(y) <==> x^y
all(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
any(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmax(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmin(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argsort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
astype(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
byteswap(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
choose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
clip(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
compress(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
conj(...)
conjugate(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
copy(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumprod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumsum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
diagonal(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dump(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dumps(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
fill(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
flatten(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
getfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
item(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
itemset(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
max(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
mean(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
min(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
newbyteorder(...)
newbyteorder(new_order='S')
 
Return a new `dtype` with a different byte order.
 
Changes are also made in all fields and sub-arrays of the data type.
 
The `new_order` code can be any from the following:
 
* {'<', 'L'} - little endian
* {'>', 'B'} - big endian
* {'=', 'N'} - native order
* 'S' - swap dtype from current to opposite endian
* {'|', 'I'} - ignore (no change to byte order)
 
Parameters
----------
new_order : str, optional
    Byte order to force; a value from the byte order specifications
    above.  The default value ('S') results in swapping the current
    byte order. The code does a case-insensitive check on the first
    letter of `new_order` for the alternatives above.  For example,
    any of 'B' or 'b' or 'biggish' are valid to specify big-endian.
 
 
Returns
-------
new_dtype : dtype
    New `dtypeobject with the given change to the byte order.
nonzero(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
prod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ptp(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
put(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ravel(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
repeat(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
reshape(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
resize(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
round(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
searchsorted(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setflags(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
squeeze(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
std(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
swapaxes(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
take(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tofile(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tolist(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tostring(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
trace(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
transpose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
var(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
view(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.

Data descriptors inherited from generic:
T
transpose
__array_interface__
Array protocol: Python side
__array_priority__
Array priority.
__array_struct__
Array protocol: struct
base
base object
data
pointer to start of data
dtype
get array data-descriptor
flags
integer value of flags
flat
a 1-d view of scalar
imag
imaginary part of scalar
itemsize
length of one element in bytes
nbytes
length of item in bytes
ndim
number of array dimensions
real
real part of scalar
shape
tuple of array dimensions
size
number of elements in the gentype
strides
tuple of bytes steps in each dimension

 
object0 = class object_(generic)
    Any Python object.  Character code: 'O'.
 
 
Method resolution order:
object_
generic
__builtin__.object

Methods defined here:
__add__(...)
x.__add__(y) <==> x+y
__call__(...)
x.__call__(...) <==> x(...)
__contains__(...)
x.__contains__(y) <==> y in x
__delattr__(...)
x.__delattr__('name') <==> del x.name
__delitem__(...)
x.__delitem__(y) <==> del x[y]
__eq__(...)
x.__eq__(y) <==> x==y
__ge__(...)
x.__ge__(y) <==> x>=y
__getattribute__(...)
x.__getattribute__('name') <==> x.name
__getitem__(...)
x.__getitem__(y) <==> x[y]
__gt__(...)
x.__gt__(y) <==> x>y
__hash__(...)
x.__hash__() <==> hash(x)
__iadd__(...)
x.__iadd__(y) <==> x+=y
__imul__(...)
x.__imul__(y) <==> x*=y
__le__(...)
x.__le__(y) <==> x<=y
__len__(...)
x.__len__() <==> len(x)
__lt__(...)
x.__lt__(y) <==> x<y
__mul__(...)
x.__mul__(n) <==> x*n
__ne__(...)
x.__ne__(y) <==> x!=y
__rmul__(...)
x.__rmul__(n) <==> n*x
__setattr__(...)
x.__setattr__('name', value) <==> x.name = value
__setitem__(...)
x.__setitem__(i, y) <==> x[i]=y

Data and other attributes defined here:
__new__ = <built-in method __new__ of type object>
T.__new__(S, ...) -> a new object with type S, a subtype of T

Methods inherited from generic:
__abs__(...)
x.__abs__() <==> abs(x)
__and__(...)
x.__and__(y) <==> x&y
__array__(...)
sc.__array__(|type) return 0-dim array
__array_wrap__(...)
sc.__array_wrap__(obj) return scalar from array
__copy__(...)
__deepcopy__(...)
__div__(...)
x.__div__(y) <==> x/y
__divmod__(...)
x.__divmod__(y) <==> divmod(x, y)
__float__(...)
x.__float__() <==> float(x)
__floordiv__(...)
x.__floordiv__(y) <==> x//y
__format__(...)
NumPy array scalar formatter
__hex__(...)
x.__hex__() <==> hex(x)
__int__(...)
x.__int__() <==> int(x)
__invert__(...)
x.__invert__() <==> ~x
__long__(...)
x.__long__() <==> long(x)
__lshift__(...)
x.__lshift__(y) <==> x<<y
__mod__(...)
x.__mod__(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__(...)
__repr__(...)
x.__repr__() <==> repr(x)
__rfloordiv__(...)
x.__rfloordiv__(y) <==> y//x
__rlshift__(...)
x.__rlshift__(y) <==> y<<x
__rmod__(...)
x.__rmod__(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
__setstate__(...)
__str__(...)
x.__str__() <==> str(x)
__sub__(...)
x.__sub__(y) <==> x-y
__truediv__(...)
x.__truediv__(y) <==> x/y
__xor__(...)
x.__xor__(y) <==> x^y
all(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
any(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmax(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmin(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argsort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
astype(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
byteswap(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
choose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
clip(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
compress(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
conj(...)
conjugate(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
copy(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumprod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumsum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
diagonal(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dump(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dumps(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
fill(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
flatten(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
getfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
item(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
itemset(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
max(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
mean(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
min(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
newbyteorder(...)
newbyteorder(new_order='S')
 
Return a new `dtype` with a different byte order.
 
Changes are also made in all fields and sub-arrays of the data type.
 
The `new_order` code can be any from the following:
 
* {'<', 'L'} - little endian
* {'>', 'B'} - big endian
* {'=', 'N'} - native order
* 'S' - swap dtype from current to opposite endian
* {'|', 'I'} - ignore (no change to byte order)
 
Parameters
----------
new_order : str, optional
    Byte order to force; a value from the byte order specifications
    above.  The default value ('S') results in swapping the current
    byte order. The code does a case-insensitive check on the first
    letter of `new_order` for the alternatives above.  For example,
    any of 'B' or 'b' or 'biggish' are valid to specify big-endian.
 
 
Returns
-------
new_dtype : dtype
    New `dtypeobject with the given change to the byte order.
nonzero(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
prod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ptp(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
put(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ravel(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
repeat(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
reshape(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
resize(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
round(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
searchsorted(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setflags(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
squeeze(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
std(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
swapaxes(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
take(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tofile(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tolist(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tostring(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
trace(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
transpose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
var(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
view(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.

Data descriptors inherited from generic:
T
transpose
__array_interface__
Array protocol: Python side
__array_priority__
Array priority.
__array_struct__
Array protocol: struct
base
base object
data
pointer to start of data
dtype
get array data-descriptor
flags
integer value of flags
flat
a 1-d view of scalar
imag
imaginary part of scalar
itemsize
length of one element in bytes
nbytes
length of item in bytes
ndim
number of array dimensions
real
real part of scalar
shape
tuple of array dimensions
size
number of elements in the gentype
strides
tuple of bytes steps in each dimension

 
class object_(generic)
    Any Python object.  Character code: 'O'.
 
 
Method resolution order:
object_
generic
__builtin__.object

Methods defined here:
__add__(...)
x.__add__(y) <==> x+y
__call__(...)
x.__call__(...) <==> x(...)
__contains__(...)
x.__contains__(y) <==> y in x
__delattr__(...)
x.__delattr__('name') <==> del x.name
__delitem__(...)
x.__delitem__(y) <==> del x[y]
__eq__(...)
x.__eq__(y) <==> x==y
__ge__(...)
x.__ge__(y) <==> x>=y
__getattribute__(...)
x.__getattribute__('name') <==> x.name
__getitem__(...)
x.__getitem__(y) <==> x[y]
__gt__(...)
x.__gt__(y) <==> x>y
__hash__(...)
x.__hash__() <==> hash(x)
__iadd__(...)
x.__iadd__(y) <==> x+=y
__imul__(...)
x.__imul__(y) <==> x*=y
__le__(...)
x.__le__(y) <==> x<=y
__len__(...)
x.__len__() <==> len(x)
__lt__(...)
x.__lt__(y) <==> x<y
__mul__(...)
x.__mul__(n) <==> x*n
__ne__(...)
x.__ne__(y) <==> x!=y
__rmul__(...)
x.__rmul__(n) <==> n*x
__setattr__(...)
x.__setattr__('name', value) <==> x.name = value
__setitem__(...)
x.__setitem__(i, y) <==> x[i]=y

Data and other attributes defined here:
__new__ = <built-in method __new__ of type object>
T.__new__(S, ...) -> a new object with type S, a subtype of T

Methods inherited from generic:
__abs__(...)
x.__abs__() <==> abs(x)
__and__(...)
x.__and__(y) <==> x&y
__array__(...)
sc.__array__(|type) return 0-dim array
__array_wrap__(...)
sc.__array_wrap__(obj) return scalar from array
__copy__(...)
__deepcopy__(...)
__div__(...)
x.__div__(y) <==> x/y
__divmod__(...)
x.__divmod__(y) <==> divmod(x, y)
__float__(...)
x.__float__() <==> float(x)
__floordiv__(...)
x.__floordiv__(y) <==> x//y
__format__(...)
NumPy array scalar formatter
__hex__(...)
x.__hex__() <==> hex(x)
__int__(...)
x.__int__() <==> int(x)
__invert__(...)
x.__invert__() <==> ~x
__long__(...)
x.__long__() <==> long(x)
__lshift__(...)
x.__lshift__(y) <==> x<<y
__mod__(...)
x.__mod__(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__(...)
__repr__(...)
x.__repr__() <==> repr(x)
__rfloordiv__(...)
x.__rfloordiv__(y) <==> y//x
__rlshift__(...)
x.__rlshift__(y) <==> y<<x
__rmod__(...)
x.__rmod__(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
__setstate__(...)
__str__(...)
x.__str__() <==> str(x)
__sub__(...)
x.__sub__(y) <==> x-y
__truediv__(...)
x.__truediv__(y) <==> x/y
__xor__(...)
x.__xor__(y) <==> x^y
all(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
any(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmax(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmin(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argsort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
astype(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
byteswap(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
choose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
clip(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
compress(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
conj(...)
conjugate(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
copy(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumprod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumsum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
diagonal(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dump(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dumps(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
fill(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
flatten(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
getfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
item(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
itemset(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
max(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
mean(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
min(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
newbyteorder(...)
newbyteorder(new_order='S')
 
Return a new `dtype` with a different byte order.
 
Changes are also made in all fields and sub-arrays of the data type.
 
The `new_order` code can be any from the following:
 
* {'<', 'L'} - little endian
* {'>', 'B'} - big endian
* {'=', 'N'} - native order
* 'S' - swap dtype from current to opposite endian
* {'|', 'I'} - ignore (no change to byte order)
 
Parameters
----------
new_order : str, optional
    Byte order to force; a value from the byte order specifications
    above.  The default value ('S') results in swapping the current
    byte order. The code does a case-insensitive check on the first
    letter of `new_order` for the alternatives above.  For example,
    any of 'B' or 'b' or 'biggish' are valid to specify big-endian.
 
 
Returns
-------
new_dtype : dtype
    New `dtypeobject with the given change to the byte order.
nonzero(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
prod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ptp(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
put(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ravel(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
repeat(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
reshape(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
resize(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
round(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
searchsorted(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setflags(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
squeeze(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
std(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
swapaxes(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
take(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tofile(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tolist(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tostring(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
trace(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
transpose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
var(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
view(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.

Data descriptors inherited from generic:
T
transpose
__array_interface__
Array protocol: Python side
__array_priority__
Array priority.
__array_struct__
Array protocol: struct
base
base object
data
pointer to start of data
dtype
get array data-descriptor
flags
integer value of flags
flat
a 1-d view of scalar
imag
imaginary part of scalar
itemsize
length of one element in bytes
nbytes
length of item in bytes
ndim
number of array dimensions
real
real part of scalar
shape
tuple of array dimensions
size
number of elements in the gentype
strides
tuple of bytes steps in each dimension

 
class poly1d(__builtin__.object)
    A one-dimensional polynomial class.
 
A convenience class, used to encapsulate "natural" operations on
polynomials so that said operations may take on their customary
form in code (see Examples).
 
Parameters
----------
c_or_r : array_like
    The polynomial's coefficients, in decreasing powers, or if
    the value of the second parameter is True, the polynomial's
    roots (values where the polynomial evaluates to 0).  For example,
    ``poly1d([1, 2, 3])`` returns an object that represents
    :math:`x^2 + 2x + 3`, whereas ``poly1d([1, 2, 3], True)`` returns
    one that represents :math:`(x-1)(x-2)(x-3) = x^3 - 6x^2 + 11x -6`.
r : bool, optional
    If True, `c_or_r` specifies the polynomial's roots; the default
    is False.
variable : str, optional
    Changes the variable used when printing `p` from `x` to `variable`
    (see Examples).
 
Examples
--------
Construct the polynomial :math:`x^2 + 2x + 3`:
 
>>> p = np.poly1d([1, 2, 3])
>>> print np.poly1d(p)
   2
1 x + 2 x + 3
 
Evaluate the polynomial at :math:`x = 0.5`:
 
>>> p(0.5)
4.25
 
Find the roots:
 
>>> p.r
array([-1.+1.41421356j, -1.-1.41421356j])
>>> p(p.r)
array([ -4.44089210e-16+0.j,  -4.44089210e-16+0.j])
 
These numbers in the previous line represent (0, 0) to machine precision
 
Show the coefficients:
 
>>> p.c
array([1, 2, 3])
 
Display the order (the leading zero-coefficients are removed):
 
>>> p.order
2
 
Show the coefficient of the k-th power in the polynomial
(which is equivalent to ``p.c[-(i+1)]``):
 
>>> p[1]
2
 
Polynomials can be added, subtracted, multiplied, and divided
(returns quotient and remainder):
 
>>> p * p
poly1d([ 1,  4, 10, 12,  9])
 
>>> (p**3 + 4) / p
(poly1d([  1.,   4.,  10.,  12.,   9.]), poly1d([ 4.]))
 
``asarray(p)`` gives the coefficient array, so polynomials can be
used in all functions that accept arrays:
 
>>> p**2 # square of polynomial
poly1d([ 1,  4, 10, 12,  9])
 
>>> np.square(p) # square of individual coefficients
array([1, 4, 9])
 
The variable used in the string representation of `p` can be modified,
using the `variable` parameter:
 
>>> p = np.poly1d([1,2,3], variable='z')
>>> print p
   2
1 z + 2 z + 3
 
Construct a polynomial from its roots:
 
>>> np.poly1d([1, 2], True)
poly1d([ 1, -3,  2])
 
This is the same polynomial as obtained by:
 
>>> np.poly1d([1, -1]) * np.poly1d([1, -2])
poly1d([ 1, -3,  2])
 
  Methods defined here:
__add__(self, other)
__array__(self, t=None)
__call__(self, val)
__div__(self, other)
__eq__(self, other)
__getattr__(self, key)
__getitem__(self, val)
__init__(self, c_or_r, r=0, variable=None)
__iter__(self)
__len__(self)
__mul__(self, other)
__ne__(self, other)
__neg__(self)
__pos__(self)
__pow__(self, val)
__radd__(self, other)
__rdiv__(self, other)
__repr__(self)
__rmul__(self, other)
__rsub__(self, other)
__rtruediv__ = __rdiv__(self, other)
__setattr__(self, key, val)
__setitem__(self, key, val)
__str__(self)
__sub__(self, other)
__truediv__ = __div__(self, other)
deriv(self, m=1)
Return a derivative of this polynomial.
 
Refer to `polyder` for full documentation.
 
See Also
--------
polyder : equivalent function
integ(self, m=1, k=0)
Return an antiderivative (indefinite integral) of this polynomial.
 
Refer to `polyint` for full documentation.
 
See Also
--------
polyint : equivalent function

Data descriptors defined here:
__dict__
dictionary for instance variables (if defined)
__weakref__
list of weak references to the object (if defined)

Data and other attributes defined here:
__hash__ = None
coeffs = None
order = None
variable = None

 
class recarray(numpy.ndarray)
    Construct an ndarray that allows field access using attributes.
 
Arrays may have a data-types containing fields, analogous
to columns in a spread sheet.  An example is ``[(x, int), (y, float)]``,
where each entry in the array is a pair of ``(intfloat)``.  Normally,
these attributes are accessed using dictionary lookups such as ``arr['x']``
and ``arr['y']``.  Record arrays allow the fields to be accessed as members
of the array, using ``arr.x`` and ``arr.y``.
 
Parameters
----------
shape : tuple
    Shape of output array.
dtype : data-type, optional
    The desired data-type.  By default, the data-type is determined
    from `formats`, `names`, `titles`, `aligned` and `byteorder`.
formats : list of data-types, optional
    A list containing the data-types for the different columns, e.g.
    ``['i4', 'f8', 'i4']``.  `formats` does *not* support the new
    convention of using types directly, i.e. ``(intfloatint)``.
    Note that `formats` must be a list, not a tuple.
    Given that `formats` is somewhat limited, we recommend specifying
    `dtype` instead.
names : tuple of str, optional
    The name of each column, e.g. ``('x', 'y', 'z')``.
buf : buffer, optional
    By default, a new array is created of the given shape and data-type.
    If `buf` is specified and is an object exposing the buffer interface,
    the array will use the memory from the existing buffer.  In this case,
    the `offset` and `strides` keywords are available.
 
Other Parameters
----------------
titles : tuple of str, optional
    Aliases for column names.  For example, if `names` were
    ``('x', 'y', 'z')`` and `titles` is
    ``('x_coordinate', 'y_coordinate', 'z_coordinate')``, then
    ``arr['x']`` is equivalent to both ``arr.x`` and ``arr.x_coordinate``.
byteorder : {'<', '>', '='}, optional
    Byte-order for all fields.
aligned : bool, optional
    Align the fields in memory as the C-compiler would.
strides : tuple of ints, optional
    Buffer (`buf`) is interpreted according to these strides (strides
    define how many bytes each array element, row, column, etc.
    occupy in memory).
offset : int, optional
    Start reading buffer (`buf`) from this offset onwards.
order : {'C', 'F'}, optional
    Row-major or column-major order.
 
Returns
-------
rec : recarray
    Empty array of the given shape and type.
 
See Also
--------
rec.fromrecords : Construct a record array from data.
record : fundamental data-type for `recarray`.
format_parser : determine a data-type from formats, names, titles.
 
Notes
-----
This constructor can be compared to ``empty``: it creates a new record
array but does not fill it with data.  To create a record array from data,
use one of the following methods:
 
1. Create a standard ndarray and convert it to a record array,
   using ``arr.view(np.recarray)``
2. Use the `buf` keyword.
3. Use `np.rec.fromrecords`.
 
Examples
--------
Create an array with two fields, ``x`` and ``y``:
 
>>> x = np.array([(1.0, 2), (3.0, 4)], dtype=[('x', float), ('y', int)])
>>> x
array([(1.0, 2), (3.0, 4)],
      dtype=[('x', '<f8'), ('y', '<i4')])
 
>>> x['x']
array([ 1.,  3.])
 
View the array as a record array:
 
>>> x = x.view(np.recarray)
 
>>> x.x
array([ 1.,  3.])
 
>>> x.y
array([2, 4])
 
Create a new, empty record array:
 
>>> np.recarray((2,),
... dtype=[('x', int), ('y', float), ('z', int)]) #doctest: +SKIP
rec.array([(-1073741821, 1.2249118382103472e-301, 24547520),
       (3471280, 1.2134086255804012e-316, 0)],
      dtype=[('x', '<i4'), ('y', '<f8'), ('z', '<i4')])
 
 
Method resolution order:
recarray
numpy.ndarray
__builtin__.object

Methods defined here:
__getattribute__(self, attr)
__getitem__(self, indx)
__repr__(self)
__setattr__(self, attr, val)
field(self, attr, val=None)
view(self, dtype=None, type=None)

Static methods defined here:
__new__(subtype, shape, dtype=None, buf=None, offset=0, strides=None, formats=None, names=None, titles=None, byteorder=None, aligned=False, order='C')

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_prepare__(...)
a.__array_prepare__(obj) -> Object of same type as ndarray object obj.
__array_wrap__(...)
a.__array_wrap__(obj) -> Object of same type as ndarray object a.
__contains__(...)
x.__contains__(y) <==> y in x
__copy__(...)
a.__copy__([order])
 
Return a copy of the array.
 
Parameters
----------
order : {'C', 'F', 'A'}, optional
    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 the array already is 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
__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
__iter__(...)
x.__iter__() <==> iter(x)
__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.
__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, dtype, isfortran, rawdata)
 
For unpickling.
 
Parameters
----------
version : int
    optional pickle version. If omitted defaults to 0.
shape : tuple
dtype : data-type
isFortran : bool
rawdata : string or list
    a binary string with the data (or a list if 'a' is an object array)
__str__(...)
x.__str__() <==> str(x)
__sub__(...)
x.__sub__(y) <==> x-y
__truediv__(...)
x.__truediv__(y) <==> x/y
__xor__(...)
x.__xor__(y) <==> x^y
all(...)
a.all(axis=None, out=None)
 
Returns True if all elements evaluate to True.
 
Refer to `numpy.all` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.all : equivalent function
any(...)
a.any(axis=None, out=None)
 
Returns True if any of the elements of `a` evaluate to True.
 
Refer to `numpy.any` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.any : equivalent function
argmax(...)
a.argmax(axis=None, out=None)
 
Return indices of the maximum values along the given axis.
 
Refer to `numpy.argmax` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.argmax : equivalent function
argmin(...)
a.argmin(axis=None, out=None)
 
Return indices of the minimum values along the given axis of `a`.
 
Refer to `numpy.argmin` for detailed documentation.
 
See Also
--------
numpy.argmin : equivalent function
argpartition(...)
a.argpartition(kth, axis=-1, kind='quickselect', order=None)
 
Returns the indices that would partition this array.
 
Refer to `numpy.argpartition` for full documentation.
 
.. versionadded:: 1.8.0
 
See Also
--------
numpy.argpartition : equivalent function
argsort(...)
a.argsort(axis=-1, kind='quicksort', order=None)
 
Returns the indices that would sort this array.
 
Refer to `numpy.argsort` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.argsort : equivalent function
astype(...)
a.astype(dtype, order='K', casting='unsafe', subok=True, copy=True)
 
Copy of the array, cast to a specified type.
 
Parameters
----------
dtype : str or dtype
    Typecode or data-type to which the array is cast.
order : {'C', 'F', 'A', 'K'}, optional
    Controls the memory layout order of the result.
    'C' means C order, 'F' means Fortran order, 'A'
    means 'F' order if all the arrays are Fortran contiguous,
    'C' order otherwise, and 'K' means as close to the
    order the array elements appear in memory as possible.
    Default is 'K'.
casting : {'no', 'equiv', 'safe', 'same_kind', 'unsafe'}, optional
    Controls what kind of data casting may occur. Defaults to 'unsafe'
    for backwards compatibility.
 
      * 'no' means the data types should not be cast at all.
      * 'equiv' means only byte-order changes are allowed.
      * 'safe' means only casts which can preserve values are allowed.
      * 'same_kind' means only safe casts or casts within a kind,
        like float64 to float32, are allowed.
      * 'unsafe' means any data conversions may be done.
subok : bool, optional
    If True, then sub-classes will be passed-through (default), otherwise
    the returned array will be forced to be a base-class array.
copy : bool, optional
    By default, astype always returns a newly allocated array. If this
    is set to false, and the `dtype`, `order`, and `subok`
    requirements are satisfied, the input array is returned instead
    of a copy.
 
Returns
-------
arr_t : ndarray
    Unless `copy` is False and the other conditions for returning the input
    array are satisfied (see description for `copy` input paramter), `arr_t`
    is a new array of the same shape as the input array, with dtype, order
    given by `dtype`, `order`.
 
Raises
------
ComplexWarning
    When casting from complex to float or int. To avoid this,
    one should use ``a.real.astype(t)``.
 
Examples
--------
>>> x = np.array([1, 2, 2.5])
>>> x
array([ 1. ,  2. ,  2.5])
 
>>> x.astype(int)
array([1, 2, 2])
byteswap(...)
a.byteswap(inplace)
 
Swap the bytes of the array elements
 
Toggle between low-endian and big-endian data representation by
returning a byteswapped array, optionally swapped in-place.
 
Parameters
----------
inplace : bool, optional
    If ``True``, swap bytes in-place, default is ``False``.
 
Returns
-------
out : ndarray
    The byteswapped array. If `inplace` is ``True``, this is
    a view to self.
 
Examples
--------
>>> A = np.array([1, 256, 8755], dtype=np.int16)
>>> map(hex, A)
['0x1', '0x100', '0x2233']
>>> A.byteswap(True)
array([  256,     1, 13090], dtype=int16)
>>> map(hex, A)
['0x100', '0x1', '0x3322']
 
Arrays of strings are not swapped
 
>>> A = np.array(['ceg', 'fac'])
>>> A.byteswap()
array(['ceg', 'fac'],
      dtype='|S3')
choose(...)
a.choose(choices, out=None, mode='raise')
 
Use an index array to construct a new array from a set of choices.
 
Refer to `numpy.choose` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.choose : equivalent function
clip(...)
a.clip(a_min, a_max, out=None)
 
Return an array whose values are limited to ``[a_min, a_max]``.
 
Refer to `numpy.clip` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.clip : equivalent function
compress(...)
a.compress(condition, axis=None, out=None)
 
Return selected slices of this array along given axis.
 
Refer to `numpy.compress` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.compress : equivalent function
conj(...)
a.conj()
 
Complex-conjugate all elements.
 
Refer to `numpy.conjugate` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.conjugate : equivalent function
conjugate(...)
a.conjugate()
 
Return the complex conjugate, element-wise.
 
Refer to `numpy.conjugate` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.conjugate : equivalent function
copy(...)
a.copy(order='C')
 
Return a copy of the array.
 
Parameters
----------
order : {'C', 'F', 'A', 'K'}, optional
    Controls the memory layout of the copy. 'C' means C-order,
    'F' means F-order, 'A' means 'F' if `a` is Fortran contiguous,
    'C' otherwise. 'K' means match the layout of `a` as closely
    as possible. (Note that this function and :func:numpy.copy are very
    similar, but have different default values for their order=
    arguments.)
 
See also
--------
numpy.copy
numpy.copyto
 
Examples
--------
>>> x = np.array([[1,2,3],[4,5,6]], order='F')
 
>>> y = x.copy()
 
>>> x.fill(0)
 
>>> x
array([[0, 0, 0],
       [0, 0, 0]])
 
>>> y
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]])
 
>>> y.flags['C_CONTIGUOUS']
True
cumprod(...)
a.cumprod(axis=None, dtype=None, out=None)
 
Return the cumulative product of the elements along the given axis.
 
Refer to `numpy.cumprod` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.cumprod : equivalent function
cumsum(...)
a.cumsum(axis=None, dtype=None, out=None)
 
Return the cumulative sum of the elements along the given axis.
 
Refer to `numpy.cumsum` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.cumsum : equivalent function
diagonal(...)
a.diagonal(offset=0, axis1=0, axis2=1)
 
Return specified diagonals.
 
Refer to :func:`numpy.diagonal` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.diagonal : equivalent function
dot(...)
a.dot(b, out=None)
 
Dot product of two arrays.
 
Refer to `numpy.dot` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.dot : equivalent function
 
Examples
--------
>>> a = np.eye(2)
>>> b = np.ones((2, 2)) * 2
>>> a.dot(b)
array([[ 2.,  2.],
       [ 2.,  2.]])
 
This array method can be conveniently chained:
 
>>> a.dot(b).dot(b)
array([[ 8.,  8.],
       [ 8.,  8.]])
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.
 
Parameters
----------
file : str
    A 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.
 
Parameters
----------
None
fill(...)
a.fill(value)
 
Fill the array with a scalar value.
 
Parameters
----------
value : scalar
    All elements of `a` will be assigned this value.
 
Examples
--------
>>> a = np.array([1, 2])
>>> a.fill(0)
>>> a
array([0, 0])
>>> a = np.empty(2)
>>> a.fill(1)
>>> a
array([ 1.,  1.])
flatten(...)
a.flatten(order='C')
 
Return a copy of the array collapsed into one dimension.
 
Parameters
----------
order : {'C', 'F', 'A'}, optional
    Whether to flatten in C (row-major), Fortran (column-major) order,
    or preserve the C/Fortran ordering from `a`.
    The default is 'C'.
 
Returns
-------
y : ndarray
    A copy of the input array, flattened to one dimension.
 
See Also
--------
ravel : Return a flattened array.
flat : A 1-D flat iterator over the array.
 
Examples
--------
>>> a = np.array([[1,2], [3,4]])
>>> a.flatten()
array([1, 2, 3, 4])
>>> a.flatten('F')
array([1, 3, 2, 4])
getfield(...)
a.getfield(dtype, offset=0)
 
Returns a field of the given array as a certain type.
 
A field is a view of the array data with a given data-type. The values in
the view are determined by the given type and the offset into the current
array in bytes. The offset needs to be such that the view dtype fits in the
array dtype; for example an array of dtype complex128 has 16-byte elements.
If taking a view with a 32-bit integer (4 bytes), the offset needs to be
between 0 and 12 bytes.
 
Parameters
----------
dtype : str or dtype
    The data type of the view. The dtype size of the view can not be larger
    than that of the array itself.
offset : int
    Number of bytes to skip before beginning the element view.
 
Examples
--------
>>> x = np.diag([1.+1.j]*2)
>>> x[1, 1] = 2 + 4.j
>>> x
array([[ 1.+1.j,  0.+0.j],
       [ 0.+0.j,  2.+4.j]])
>>> x.getfield(np.float64)
array([[ 1.,  0.],
       [ 0.,  2.]])
 
By choosing an offset of 8 bytes we can select the complex part of the
array for our view:
 
>>> x.getfield(np.float64, offset=8)
array([[ 1.,  0.],
   [ 0.,  4.]])
item(...)
a.item(*args)
 
Copy an element of an array to a standard Python scalar and return it.
 
Parameters
----------
\*args : Arguments (variable number and type)
 
    * none: in this case, the method only works for arrays
      with one element (`a.size == 1`), which element is
      copied into a standard Python scalar object and returned.
 
    * int_type: this argument is interpreted as a flat index into
      the array, specifying which element to copy and return.
 
    * tuple of int_types: functions as does a single int_type argument,
      except that the argument is interpreted as an nd-index into the
      array.
 
Returns
-------
z : Standard Python scalar object
    A copy of the specified element of the array as a suitable
    Python scalar
 
Notes
-----
When the data type of `a` is longdouble or clongdoubleitem() returns
a scalar array object because there is no available Python scalar that
would not lose information. Void arrays return a buffer object for item(),
unless fields are defined, in which case a tuple is returned.
 
`item` is very similar to a[args], except, instead of an array scalar,
a standard Python scalar is returned. This can be useful for speeding up
access to elements of the array and doing arithmetic on elements of the
array using Python's optimized math.
 
Examples
--------
>>> x = np.random.randint(9, size=(3, 3))
>>> x
array([[3, 1, 7],
       [2, 8, 3],
       [8, 5, 3]])
>>> x.item(3)
2
>>> x.item(7)
5
>>> x.item((0, 1))
1
>>> x.item((2, 2))
3
itemset(...)
a.itemset(*args)
 
Insert scalar into an array (scalar is cast to array's dtype, if possible)
 
There must be at least 1 argument, and define the last argument
as *item*.  Then, ``a.itemset(*args)`` is equivalent to but faster
than ``a[args] = item``.  The item should be a scalar value and `args`
must select a single item in the array `a`.
 
Parameters
----------
\*args : Arguments
    If one argument: a scalar, only used in case `a` is of size 1.
    If two arguments: the last argument is the value to be set
    and must be a scalar, the first argument specifies a single array
    element location. It is either an int or a tuple.
 
Notes
-----
Compared to indexing syntax, `itemset` provides some speed increase
for placing a scalar into a particular location in an `ndarray`,
if you must do this.  However, generally this is discouraged:
among other problems, it complicates the appearance of the code.
Also, when using `itemset` (and `item`) inside a loop, be sure
to assign the methods to a local variable to avoid the attribute
look-up at each loop iteration.
 
Examples
--------
>>> x = np.random.randint(9, size=(3, 3))
>>> x
array([[3, 1, 7],
       [2, 8, 3],
       [8, 5, 3]])
>>> x.itemset(4, 0)
>>> x.itemset((2, 2), 9)
>>> x
array([[3, 1, 7],
       [2, 0, 3],
       [8, 5, 9]])
max(...)
a.max(axis=None, out=None)
 
Return the maximum along a given axis.
 
Refer to `numpy.amax` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.amax : equivalent function
mean(...)
a.mean(axis=None, dtype=None, out=None)
 
Returns the average of the array elements along given axis.
 
Refer to `numpy.mean` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.mean : equivalent function
min(...)
a.min(axis=None, out=None)
 
Return the minimum along a given axis.
 
Refer to `numpy.amin` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.amin : equivalent function
newbyteorder(...)
arr.newbyteorder(new_order='S')
 
Return the array with the same data viewed with a different byte order.
 
Equivalent to::
 
    arr.view(arr.dtype.newbytorder(new_order))
 
Changes are also made in all fields and sub-arrays of the array data
type.
 
 
 
Parameters
----------
new_order : string, optional
    Byte order to force; a value from the byte order specifications
    above. `new_order` codes can be any of::
 
     * 'S' - swap dtype from current to opposite endian
     * {'<', 'L'} - little endian
     * {'>', 'B'} - big endian
     * {'=', 'N'} - native order
     * {'|', 'I'} - ignore (no change to byte order)
 
    The default value ('S') results in swapping the current
    byte order. The code does a case-insensitive check on the first
    letter of `new_order` for the alternatives above.  For example,
    any of 'B' or 'b' or 'biggish' are valid to specify big-endian.
 
 
Returns
-------
new_arr : array
    New array object with the dtype reflecting given change to the
    byte order.
nonzero(...)
a.nonzero()
 
Return the indices of the elements that are non-zero.
 
Refer to `numpy.nonzero` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.nonzero : equivalent function
partition(...)
a.partition(kth, axis=-1, kind='introselect', order=None)
 
Rearranges the elements in the array in such a way that value of the
element in kth position is in the position it would be in a sorted array.
All elements smaller than the kth element are moved before this element and
all equal or greater are moved behind it. The ordering of the elements in
the two partitions is undefined.
 
.. versionadded:: 1.8.0
 
Parameters
----------
kth : int or sequence of ints
    Element index to partition by. The kth element value will be in its
    final sorted position and all smaller elements will be moved before it
    and all equal or greater elements behind it.
    The order all elements in the partitions is undefined.
    If provided with a sequence of kth it will partition all elements
    indexed by kth of them into their sorted position at once.
axis : int, optional
    Axis along which to sort. Default is -1, which means sort along the
    last axis.
kind : {'introselect'}, optional
    Selection algorithm. Default is 'introselect'.
order : list, optional
    When `a` is an array with fields defined, this argument specifies
    which fields to compare first, second, etc.  Not all fields need be
    specified.
 
See Also
--------
numpy.partition : Return a parititioned copy of an array.
argpartition : Indirect partition.
sort : Full sort.
 
Notes
-----
See ``np.partition`` for notes on the different algorithms.
 
Examples
--------
>>> a = np.array([3, 4, 2, 1])
>>> a.partition(a, 3)
>>> a
array([2, 1, 3, 4])
 
>>> a.partition((1, 3))
array([1, 2, 3, 4])
prod(...)
a.prod(axis=None, dtype=None, out=None)
 
Return the product of the array elements over the given axis
 
Refer to `numpy.prod` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.prod : equivalent function
ptp(...)
a.ptp(axis=None, out=None)
 
Peak to peak (maximum - minimum) value along a given axis.
 
Refer to `numpy.ptp` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.ptp : equivalent function
put(...)
a.put(indices, values, mode='raise')
 
Set ``a.flat[n] = values[n]`` for all `n` in indices.
 
Refer to `numpy.put` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.put : equivalent function
ravel(...)
a.ravel([order])
 
Return a flattened array.
 
Refer to `numpy.ravel` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.ravel : equivalent function
 
ndarray.flat : a flat iterator on the array.
repeat(...)
a.repeat(repeats, axis=None)
 
Repeat elements of an array.
 
Refer to `numpy.repeat` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.repeat : equivalent function
reshape(...)
a.reshape(shape, order='C')
 
Returns an array containing the same data with a new shape.
 
Refer to `numpy.reshape` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.reshape : equivalent function
resize(...)
a.resize(new_shape, refcheck=True)
 
Change shape and size of array in-place.
 
Parameters
----------
new_shape : tuple of ints, or `n` ints
    Shape of resized array.
refcheck : bool, optional
    If False, reference count will not be checked. Default is True.
 
Returns
-------
None
 
Raises
------
ValueError
    If `a` does not own its own data or references or views to it exist,
    and the data memory must be changed.
 
SystemError
    If the `order` keyword argument is specified. This behaviour is a
    bug in NumPy.
 
See Also
--------
resize : Return a new array with the specified shape.
 
Notes
-----
This reallocates space for the data area if necessary.
 
Only contiguous arrays (data elements consecutive in memory) can be
resized.
 
The purpose of the reference count check is to make sure you
do not use this array as a buffer for another Python object and then
reallocate the memory. However, reference counts can increase in
other ways so if you are sure that you have not shared the memory
for this array with another Python object, then you may safely set
`refcheck` to False.
 
Examples
--------
Shrinking an array: array is flattened (in the order that the data are
stored in memory), resized, and reshaped:
 
>>> a = np.array([[0, 1], [2, 3]], order='C')
>>> a.resize((2, 1))
>>> a
array([[0],
       [1]])
 
>>> a = np.array([[0, 1], [2, 3]], order='F')
>>> a.resize((2, 1))
>>> a
array([[0],
       [2]])
 
Enlarging an array: as above, but missing entries are filled with zeros:
 
>>> b = np.array([[0, 1], [2, 3]])
>>> b.resize(2, 3) # new_shape parameter doesn't have to be a tuple
>>> b
array([[0, 1, 2],
       [3, 0, 0]])
 
Referencing an array prevents resizing...
 
>>> c = a
>>> a.resize((1, 1))
Traceback (most recent call last):
...
ValueError: cannot resize an array that has been referenced ...
 
Unless `refcheck` is False:
 
>>> a.resize((1, 1), refcheck=False)
>>> a
array([[0]])
>>> c
array([[0]])
round(...)
a.round(decimals=0, out=None)
 
Return `a` with each element rounded to the given number of decimals.
 
Refer to `numpy.around` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.around : equivalent function
searchsorted(...)
a.searchsorted(v, side='left', sorter=None)
 
Find indices where elements of v should be inserted in a to maintain order.
 
For full documentation, see `numpy.searchsorted`
 
See Also
--------
numpy.searchsorted : equivalent function
setfield(...)
a.setfield(val, dtype, offset=0)
 
Put a value into a specified place in a field defined by a data-type.
 
Place `val` into `a`'s field defined by `dtype` and beginning `offset`
bytes into the field.
 
Parameters
----------
val : object
    Value to be placed in field.
dtype : dtype object
    Data-type of the field in which to place `val`.
offset : int, optional
    The number of bytes into the field at which to place `val`.
 
Returns
-------
None
 
See Also
--------
getfield
 
Examples
--------
>>> x = np.eye(3)
>>> x.getfield(np.float64)
array([[ 1.,  0.,  0.],
       [ 0.,  1.,  0.],
       [ 0.,  0.,  1.]])
>>> x.setfield(3, np.int32)
>>> x.getfield(np.int32)
array([[3, 3, 3],
       [3, 3, 3],
       [3, 3, 3]])
>>> x
array([[  1.00000000e+000,   1.48219694e-323,   1.48219694e-323],
       [  1.48219694e-323,   1.00000000e+000,   1.48219694e-323],
       [  1.48219694e-323,   1.48219694e-323,   1.00000000e+000]])
>>> x.setfield(np.eye(3), np.int32)
>>> x
array([[ 1.,  0.,  0.],
       [ 0.,  1.,  0.],
       [ 0.,  0.,  1.]])
setflags(...)
a.setflags(write=None, align=None, uic=None)
 
Set array flags WRITEABLE, ALIGNED, and UPDATEIFCOPY, respectively.
 
These Boolean-valued flags affect how numpy interprets the memory
area used by `a` (see Notes below). The ALIGNED flag can only
be set to True if the data is actually aligned according to the type.
The UPDATEIFCOPY flag can never be set to True. The flag WRITEABLE
can only be set to True if the array owns its own memory, or the
ultimate owner of the memory exposes a writeable buffer interface,
or is a string. (The exception for string is made so that unpickling
can be done without copying memory.)
 
Parameters
----------
write : bool, optional
    Describes whether or not `a` can be written to.
align : bool, optional
    Describes whether or not `a` is aligned properly for its type.
uic : bool, optional
    Describes whether or not `a` is a copy of another "base" array.
 
Notes
-----
Array flags provide information about how the memory area used
for the array is to be interpreted. There are 6 Boolean flags
in use, only three of which can be changed by the user:
UPDATEIFCOPY, WRITEABLE, and ALIGNED.
 
WRITEABLE (W) the data area can be written to;
 
ALIGNED (A) the data and strides are aligned appropriately for the hardware
(as determined by the compiler);
 
UPDATEIFCOPY (U) this array is a copy of some other array (referenced
by .base). When this array is deallocated, the base array will be
updated with the contents of this array.
 
All flags can be accessed using their first (upper case) letter as well
as the full name.
 
Examples
--------
>>> y
array([[3, 1, 7],
       [2, 0, 0],
       [8, 5, 9]])
>>> y.flags
  C_CONTIGUOUS : True
  F_CONTIGUOUS : False
  OWNDATA : True
  WRITEABLE : True
  ALIGNED : True
  UPDATEIFCOPY : False
>>> y.setflags(write=0, align=0)
>>> y.flags
  C_CONTIGUOUS : True
  F_CONTIGUOUS : False
  OWNDATA : True
  WRITEABLE : False
  ALIGNED : False
  UPDATEIFCOPY : False
>>> y.setflags(uic=1)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: cannot set UPDATEIFCOPY flag to True
sort(...)
a.sort(axis=-1, kind='quicksort', order=None)
 
Sort an array, in-place.
 
Parameters
----------
axis : int, optional
    Axis along which to sort. Default is -1, which means sort along the
    last axis.
kind : {'quicksort', 'mergesort', 'heapsort'}, optional
    Sorting algorithm. Default is 'quicksort'.
order : list, optional
    When `a` is an array with fields defined, this argument specifies
    which fields to compare first, second, etc.  Not all fields need be
    specified.
 
See Also
--------
numpy.sort : Return a sorted copy of an array.
argsort : Indirect sort.
lexsort : Indirect stable sort on multiple keys.
searchsorted : Find elements in sorted array.
partition: Partial sort.
 
Notes
-----
See ``sort`` for notes on the different sorting algorithms.
 
Examples
--------
>>> a = np.array([[1,4], [3,1]])
>>> a.sort(axis=1)
>>> a
array([[1, 4],
       [1, 3]])
>>> a.sort(axis=0)
>>> a
array([[1, 3],
       [1, 4]])
 
Use the `order` keyword to specify a field to use when sorting a
structured array:
 
>>> a = np.array([('a', 2), ('c', 1)], dtype=[('x', 'S1'), ('y', int)])
>>> a.sort(order='y')
>>> a
array([('c', 1), ('a', 2)],
      dtype=[('x', '|S1'), ('y', '<i4')])
squeeze(...)
a.squeeze(axis=None)
 
Remove single-dimensional entries from the shape of `a`.
 
Refer to `numpy.squeeze` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.squeeze : equivalent function
std(...)
a.std(axis=None, dtype=None, out=None, ddof=0)
 
Returns the standard deviation of the array elements along given axis.
 
Refer to `numpy.std` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.std : equivalent function
sum(...)
a.sum(axis=None, dtype=None, out=None)
 
Return the sum of the array elements over the given axis.
 
Refer to `numpy.sum` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.sum : equivalent function
swapaxes(...)
a.swapaxes(axis1, axis2)
 
Return a view of the array with `axis1` and `axis2` interchanged.
 
Refer to `numpy.swapaxes` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.swapaxes : equivalent function
take(...)
a.take(indices, axis=None, out=None, mode='raise')
 
Return an array formed from the elements of `a` at the given indices.
 
Refer to `numpy.take` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.take : equivalent function
tofile(...)
a.tofile(fid, sep="", format="%s")
 
Write array to a file as text or binary (default).
 
Data is always written in 'C' order, independent of the order of `a`.
The data produced by this method can be recovered using the function
fromfile().
 
Parameters
----------
fid : file or str
    An open file object, or a string containing a filename.
sep : str
    Separator between array items for text output.
    If "" (empty), a binary file is written, equivalent to
    ``file.write(a.tostring())``.
format : str
    Format string for text file output.
    Each entry in the array is formatted to text by first converting
    it to the closest Python type, and then using "format" % item.
 
Notes
-----
This is a convenience function for quick storage of array data.
Information on endianness 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 endianness. Some of these problems can be overcome
by outputting the data as text files, at the expense of speed and file
size.
tolist(...)
a.tolist()
 
Return the array as a (possibly nested) list.
 
Return a copy of the array data as a (nested) Python list.
Data items are converted to the nearest compatible Python type.
 
Parameters
----------
none
 
Returns
-------
y : list
    The possibly nested list of array elements.
 
Notes
-----
The array may be recreated, ``a = np.array(a.tolist())``.
 
Examples
--------
>>> a = np.array([1, 2])
>>> a.tolist()
[1, 2]
>>> a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
>>> list(a)
[array([1, 2]), array([3, 4])]
>>> a.tolist()
[[1, 2], [3, 4]]
tostring(...)
a.tostring(order='C')
 
Construct a Python string containing the raw data bytes in the array.
 
Constructs a Python string showing a copy of the raw contents of
data memory. The string can be produced in either 'C' or 'Fortran',
or 'Any' order (the default is 'C'-order). 'Any' order means C-order
unless the F_CONTIGUOUS flag in the array is set, in which case it
means 'Fortran' order.
 
Parameters
----------
order : {'C', 'F', None}, optional
    Order of the data for multidimensional arrays:
    C, Fortran, or the same as for the original array.
 
Returns
-------
s : str
    A Python string exhibiting a copy of `a`'s raw data.
 
Examples
--------
>>> x = np.array([[0, 1], [2, 3]])
>>> x.tostring()
'\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00'
>>> x.tostring('C') == x.tostring()
True
>>> x.tostring('F')
'\x00\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00\x01\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00'
trace(...)
a.trace(offset=0, axis1=0, axis2=1, dtype=None, out=None)
 
Return the sum along diagonals of the array.
 
Refer to `numpy.trace` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.trace : equivalent function
transpose(...)
a.transpose(*axes)
 
Returns a view of the array with axes transposed.
 
For a 1-D array, this has no effect. (To change between column and
row vectors, first cast the 1-D array into a matrix object.)
For a 2-D array, this is the usual matrix transpose.
For an n-D array, if axes are given, their order indicates how the
axes are permuted (see Examples). If axes are not provided and
``a.shape = (i[0], i[1], ... i[n-2], i[n-1])``, then
``a.transpose().shape = (i[n-1], i[n-2], ... i[1], i[0])``.
 
Parameters
----------
axes : None, tuple of ints, or `n` ints
 
 * None or no argument: reverses the order of the axes.
 
 * tuple of ints: `i` in the `j`-th place in the tuple means `a`'s
   `i`-th axis becomes `a.transpose()`'s `j`-th axis.
 
 * `n` ints: same as an n-tuple of the same ints (this form is
   intended simply as a "convenience" alternative to the tuple form)
 
Returns
-------
out : ndarray
    View of `a`, with axes suitably permuted.
 
See Also
--------
ndarray.T : Array property returning the array transposed.
 
Examples
--------
>>> a = np.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, ddof=0)
 
Returns the variance of the array elements, along given axis.
 
Refer to `numpy.var` for full documentation.
 
See Also
--------
numpy.var : equivalent function

Data descriptors inherited from numpy.ndarray:
T
Same as self.transpose(), except that self is returned if
self.ndim < 2.
 
Examples
--------
>>> x = np.array([[1.,2.],[3.,4.]])
>>> x
array([[ 1.,  2.],
       [ 3.,  4.]])
>>> x.T
array([[ 1.,  3.],
       [ 2.,  4.]])
>>> x = np.array([1.,2.,3.,4.])
>>> x
array([ 1.,  2.,  3.,  4.])
>>> x.T
array([ 1.,  2.,  3.,  4.])
__array_finalize__
None.
__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.
 
Examples
--------
The base of an array that owns its memory is None:
 
>>> x = np.array([1,2,3,4])
>>> x.base is None
True
 
Slicing creates a view, whose memory is shared with x:
 
>>> y = x[2:]
>>> y.base is x
True
ctypes
An object to simplify the interaction of the array with the ctypes
module.
 
This attribute creates an object that makes it easier to use arrays
when calling shared libraries with the ctypes module. The returned
object has, among others, data, shape, and strides attributes (see
Notes below) which themselves return ctypes objects that can be used
as arguments to a shared library.
 
Parameters
----------
None
 
Returns
-------
c : Python object
    Possessing attributes data, shape, strides, etc.
 
See Also
--------
numpy.ctypeslib
 
Notes
-----
Below are the public attributes of this object which were documented
in "Guide to NumPy" (we have omitted undocumented public attributes,
as well as documented private attributes):
 
* data: A pointer to the memory area of the array as a Python integer.
  This memory area may contain data that is not aligned, or not in correct
  byte-order. The memory area may not even be writeable. The array
  flags and data-type of this array should be respected when passing this
  attribute to arbitrary C-code to avoid trouble that can include Python
  crashing. User Beware! The value of this attribute is exactly the same
  as self._array_interface_['data'][0].
 
* shape (c_intp*self.ndim): A ctypes array of length self.ndim where
  the basetype is the C-integer corresponding to dtype('p') on this
  platform. This base-type could be c_int, c_long, or c_longlong
  depending on the platform. The c_intp type is defined accordingly in
  numpy.ctypeslib. The ctypes array contains the shape of the underlying
  array.
 
* strides (c_intp*self.ndim): A ctypes array of length self.ndim where
  the basetype is the same as for the shape attribute. This ctypes array
  contains the strides information from the underlying array. This strides
  information is important for showing how many bytes must be jumped to
  get to the next element in the array.
 
* data_as(obj): Return the data pointer cast to a particular c-types object.
  For example, calling self._as_parameter_ is equivalent to
  self.data_as(ctypes.c_void_p). Perhaps you want to use the data as a
  pointer to a ctypes array of floating-point data:
  self.data_as(ctypes.POINTER(ctypes.c_double)).
 
* shape_as(obj): Return the shape tuple as an array of some other c-types
  type. For example: self.shape_as(ctypes.c_short).
 
* strides_as(obj): Return the strides tuple as an array of some other
  c-types type. For example: self.strides_as(ctypes.c_longlong).
 
Be careful using the ctypes attribute - especially on temporary
arrays or arrays constructed on the fly. For example, calling
``(a+b).ctypes.data_as(ctypes.c_void_p)`` returns a pointer to memory
that is invalid because the array created as (a+b) is deallocated
before the next Python statement. You can avoid this problem using
either ``c=a+b`` or ``ct=(a+b).ctypes``. In the latter case, ct will
hold a reference to the array until ct is deleted or re-assigned.
 
If the ctypes module is not available, then the ctypes attribute
of array objects still returns something useful, but ctypes objects
are not returned and errors may be raised instead. In particular,
the object will still have the as parameter attribute which will
return an integer equal to the data attribute.
 
Examples
--------
>>> import ctypes
>>> x
array([[0, 1],
       [2, 3]])
>>> x.ctypes.data
30439712
>>> x.ctypes.data_as(ctypes.POINTER(ctypes.c_long))
<ctypes.LP_c_long object at 0x01F01300>
>>> x.ctypes.data_as(ctypes.POINTER(ctypes.c_long)).contents
c_long(0)
>>> x.ctypes.data_as(ctypes.POINTER(ctypes.c_longlong)).contents
c_longlong(4294967296L)
>>> x.ctypes.shape
<numpy.core._internal.c_long_Array_2 object at 0x01FFD580>
>>> x.ctypes.shape_as(ctypes.c_long)
<numpy.core._internal.c_long_Array_2 object at 0x01FCE620>
>>> x.ctypes.strides
<numpy.core._internal.c_long_Array_2 object at 0x01FCE620>
>>> x.ctypes.strides_as(ctypes.c_longlong)
<numpy.core._internal.c_longlong_Array_2 object at 0x01F01300>
data
Python buffer object pointing to the start of the array's data.
dtype
Data-type of the array's elements.
 
Parameters
----------
None
 
Returns
-------
d : numpy dtype object
 
See Also
--------
numpy.dtype
 
Examples
--------
>>> x
array([[0, 1],
       [2, 3]])
>>> x.dtype
dtype('int32')
>>> type(x.dtype)
<type 'numpy.dtype'>
flags
Information about the memory layout of the array.
 
Attributes
----------
C_CONTIGUOUS (C)
    The data is in a single, C-style contiguous segment.
F_CONTIGUOUS (F)
    The data is in a single, Fortran-style contiguous segment.
OWNDATA (O)
    The array owns the memory it uses or borrows it from another object.
WRITEABLE (W)
    The data area can be written to.  Setting this to False locks
    the data, making it read-only.  A view (slice, etc.) inherits WRITEABLE
    from its base array at creation time, but a view of a writeable
    array may be subsequently locked while the base array remains writeable.
    (The opposite is not true, in that a view of a locked array may not
    be made writeable.  However, currently, locking a base object does not
    lock any views that already reference it, so under that circumstance it
    is possible to alter the contents of a locked array via a previously
    created writeable view onto it.)  Attempting to change a non-writeable
    array raises a RuntimeError exception.
ALIGNED (A)
    The data and all elements are aligned appropriately for the hardware.
UPDATEIFCOPY (U)
    This array is a copy of some other array. When this array is
    deallocated, the base array will be updated with the contents of
    this array.
FNC
    F_CONTIGUOUS and not C_CONTIGUOUS.
FORC
    F_CONTIGUOUS or C_CONTIGUOUS (one-segment test).
BEHAVED (B)
    ALIGNED and WRITEABLE.
CARRAY (CA)
    BEHAVED and C_CONTIGUOUS.
FARRAY (FA)
    BEHAVED and F_CONTIGUOUS and not C_CONTIGUOUS.
 
Notes
-----
The `flags` object can be accessed dictionary-like (as in ``a.flags['WRITEABLE']``),
or by using lowercased attribute names (as in ``a.flags.writeable``). Short flag
names are only supported in dictionary access.
 
Only the UPDATEIFCOPY, WRITEABLE, and ALIGNED flags can be changed by
the user, via direct assignment to the attribute or dictionary entry,
or by calling `ndarray.setflags`.
 
The array flags cannot be set arbitrarily:
 
- UPDATEIFCOPY can only be set ``False``.
- ALIGNED can only be set ``True`` if the data is truly aligned.
- WRITEABLE can only be set ``True`` if the array owns its own memory
  or the ultimate owner of the memory exposes a writeable buffer
  interface or is a string.
 
Arrays can be both C-style and Fortran-style contiguous simultaneously.
This is clear for 1-dimensional arrays, but can also be true for higher
dimensional arrays.
 
Even for contiguous arrays a stride for a given dimension
``arr.strides[dim]`` may be *arbitrary* if ``arr.shape[dim] == 1``
or the array has no elements.
It does *not* generally hold that ``self.strides[-1] == self.itemsize``
for C-style contiguous arrays or ``self.strides[0] == self.itemsize`` for
Fortran-style contiguous arrays is true.
flat
A 1-D iterator over the array.
 
This is a `numpy.flatiter` instance, which acts similarly to, but is not
a subclass of, Python's built-in iterator object.
 
See Also
--------
flatten : Return a copy of the array collapsed into one dimension.
 
flatiter
 
Examples
--------
>>> x = np.arange(1, 7).reshape(2, 3)
>>> x
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]])
>>> x.flat[3]
4
>>> x.T
array([[1, 4],
       [2, 5],
       [3, 6]])
>>> x.T.flat[3]
5
>>> type(x.flat)
<type 'numpy.flatiter'>
 
An assignment example:
 
>>> x.flat = 3; x
array([[3, 3, 3],
       [3, 3, 3]])
>>> x.flat[[1,4]] = 1; x
array([[3, 1, 3],
       [3, 1, 3]])
imag
The imaginary part of the array.
 
Examples
--------
>>> x = np.sqrt([1+0j, 0+1j])
>>> x.imag
array([ 0.        ,  0.70710678])
>>> x.imag.dtype
dtype('float64')
itemsize
Length of one array element in bytes.
 
Examples
--------
>>> x = np.array([1,2,3], dtype=np.float64)
>>> x.itemsize
8
>>> x = np.array([1,2,3], dtype=np.complex128)
>>> x.itemsize
16
nbytes
Total bytes consumed by the elements of the array.
 
Notes
-----
Does not include memory consumed by non-element attributes of the
array object.
 
Examples
--------
>>> x = np.zeros((3,5,2), dtype=np.complex128)
>>> x.nbytes
480
>>> np.prod(x.shape) * x.itemsize
480
ndim
Number of array dimensions.
 
Examples
--------
>>> x = np.array([1, 2, 3])
>>> x.ndim
1
>>> y = np.zeros((2, 3, 4))
>>> y.ndim
3
real
The real part of the array.
 
Examples
--------
>>> x = np.sqrt([1+0j, 0+1j])
>>> x.real
array([ 1.        ,  0.70710678])
>>> x.real.dtype
dtype('float64')
 
See Also
--------
numpy.real : equivalent function
shape
Tuple of array dimensions.
 
Notes
-----
May be used to "reshape" the array, as long as this would not
require a change in the total number of elements
 
Examples
--------
>>> x = np.array([1, 2, 3, 4])
>>> x.shape
(4,)
>>> y = np.zeros((2, 3, 4))
>>> y.shape
(2, 3, 4)
>>> y.shape = (3, 8)
>>> y
array([[ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.]])
>>> y.shape = (3, 6)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: total size of new array must be unchanged
size
Number of elements in the array.
 
Equivalent to ``np.prod(a.shape)``, i.e., the product of the array's
dimensions.
 
Examples
--------
>>> x = np.zeros((3, 5, 2), dtype=np.complex128)
>>> x.size
30
>>> np.prod(x.shape)
30
strides
Tuple of bytes to step in each dimension when traversing an array.
 
The byte offset of element ``(i[0], i[1], ..., i[n])`` in an array `a`
is::
 
    offset = sum(np.array(i) * a.strides)
 
A more detailed explanation of strides can be found in the
"ndarray.rst" file in the NumPy reference guide.
 
Notes
-----
Imagine an array of 32-bit integers (each 4 bytes)::
 
  x = np.array([[0, 1, 2, 3, 4],
                [5, 6, 7, 8, 9]], dtype=np.int32)
 
This array is stored in memory as 40 bytes, one after the other
(known as a contiguous block of memory).  The strides of an array tell
us how many bytes we have to skip in memory to move to the next position
along a certain axis.  For example, we have to skip 4 bytes (1 value) to
move to the next column, but 20 bytes (5 values) to get to the same
position in the next row.  As such, the strides for the array `x` will be
``(20, 4)``.
 
See Also
--------
numpy.lib.stride_tricks.as_strided
 
Examples
--------
>>> y = np.reshape(np.arange(2*3*4), (2,3,4))
>>> y
array([[[ 0,  1,  2,  3],
        [ 4,  5,  6,  7],
        [ 8,  9, 10, 11]],
       [[12, 13, 14, 15],
        [16, 17, 18, 19],
        [20, 21, 22, 23]]])
>>> y.strides
(48, 16, 4)
>>> y[1,1,1]
17
>>> offset=sum(y.strides * np.array((1,1,1)))
>>> offset/y.itemsize
17
 
>>> x = np.reshape(np.arange(5*6*7*8), (5,6,7,8)).transpose(2,3,1,0)
>>> x.strides
(32, 4, 224, 1344)
>>> i = np.array([3,5,2,2])
>>> offset = sum(i * x.strides)
>>> x[3,5,2,2]
813
>>> offset / x.itemsize
813

 
class record(numpy.void)
    A data-type scalar that allows field access as attribute lookup.
 
 
Method resolution order:
record
numpy.void
numpy.flexible
numpy.generic
__builtin__.object

Methods defined here:
__getattribute__(self, attr)
__repr__(self)
__setattr__(self, attr, val)
__str__(self)
pprint(self)
Pretty-print all fields.

Data descriptors defined here:
__dict__
dictionary for instance variables (if defined)
__weakref__
list of weak references to the object (if defined)

Methods inherited from numpy.void:
__delitem__(...)
x.__delitem__(y) <==> del x[y]
__eq__(...)
x.__eq__(y) <==> x==y
__ge__(...)
x.__ge__(y) <==> x>=y
__getitem__(...)
x.__getitem__(y) <==> x[y]
__gt__(...)
x.__gt__(y) <==> x>y
__hash__(...)
x.__hash__() <==> hash(x)
__le__(...)
x.__le__(y) <==> x<=y
__len__(...)
x.__len__() <==> len(x)
__lt__(...)
x.__lt__(y) <==> x<y
__ne__(...)
x.__ne__(y) <==> x!=y
__setitem__(...)
x.__setitem__(i, y) <==> x[i]=y
getfield(...)
setfield(...)

Data descriptors inherited from numpy.void:
dtype
dtype object
flags
integer value of flags

Data and other attributes inherited from numpy.void:
__new__ = <built-in method __new__ of type object>
T.__new__(S, ...) -> a new object with type S, a subtype of T

Methods inherited from numpy.generic:
__abs__(...)
x.__abs__() <==> abs(x)
__add__(...)
x.__add__(y) <==> x+y
__and__(...)
x.__and__(y) <==> x&y
__array__(...)
sc.__array__(|type) return 0-dim array
__array_wrap__(...)
sc.__array_wrap__(obj) return scalar from array
__copy__(...)
__deepcopy__(...)
__div__(...)
x.__div__(y) <==> x/y
__divmod__(...)
x.__divmod__(y) <==> divmod(x, y)
__float__(...)
x.__float__() <==> float(x)
__floordiv__(...)
x.__floordiv__(y) <==> x//y
__format__(...)
NumPy array scalar formatter
__hex__(...)
x.__hex__() <==> hex(x)
__int__(...)
x.__int__() <==> int(x)
__invert__(...)
x.__invert__() <==> ~x
__long__(...)
x.__long__() <==> long(x)
__lshift__(...)
x.__lshift__(y) <==> x<<y
__mod__(...)
x.__mod__(y) <==> x%y
__mul__(...)
x.__mul__(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__(...)
__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
__setstate__(...)
__sub__(...)
x.__sub__(y) <==> x-y
__truediv__(...)
x.__truediv__(y) <==> x/y
__xor__(...)
x.__xor__(y) <==> x^y
all(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
any(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmax(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmin(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argsort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
astype(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
byteswap(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
choose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
clip(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
compress(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
conj(...)
conjugate(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
copy(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumprod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumsum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
diagonal(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dump(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dumps(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
fill(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
flatten(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
item(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
itemset(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
max(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
mean(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
min(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
newbyteorder(...)
newbyteorder(new_order='S')
 
Return a new `dtype` with a different byte order.
 
Changes are also made in all fields and sub-arrays of the data type.
 
The `new_order` code can be any from the following:
 
* {'<', 'L'} - little endian
* {'>', 'B'} - big endian
* {'=', 'N'} - native order
* 'S' - swap dtype from current to opposite endian
* {'|', 'I'} - ignore (no change to byte order)
 
Parameters
----------
new_order : str, optional
    Byte order to force; a value from the byte order specifications
    above.  The default value ('S') results in swapping the current
    byte order. The code does a case-insensitive check on the first
    letter of `new_order` for the alternatives above.  For example,
    any of 'B' or 'b' or 'biggish' are valid to specify big-endian.
 
 
Returns
-------
new_dtype : dtype
    New `dtypeobject with the given change to the byte order.
nonzero(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
prod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ptp(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
put(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ravel(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
repeat(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
reshape(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
resize(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
round(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
searchsorted(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setflags(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
squeeze(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
std(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
swapaxes(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
take(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tofile(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tolist(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tostring(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
trace(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
transpose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
var(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
view(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.

Data descriptors inherited from numpy.generic:
T
transpose
__array_interface__
Array protocol: Python side
__array_priority__
Array priority.
__array_struct__
Array protocol: struct
base
base object
data
pointer to start of data
flat
a 1-d view of scalar
imag
imaginary part of scalar
itemsize
length of one element in bytes
nbytes
length of item in bytes
ndim
number of array dimensions
real
real part of scalar
shape
tuple of array dimensions
size
number of elements in the gentype
strides
tuple of bytes steps in each dimension

 
short = class int16(signedinteger)
    16-bit integer. Character code ``h``. C short compatible.
 
 
Method resolution order:
int16
signedinteger
integer
number
generic
__builtin__.object

Methods defined here:
__eq__(...)
x.__eq__(y) <==> x==y
__ge__(...)
x.__ge__(y) <==> x>=y
__gt__(...)
x.__gt__(y) <==> x>y
__hash__(...)
x.__hash__() <==> hash(x)
__index__(...)
x[y:z] <==> x[y.__index__():z.__index__()]
__le__(...)
x.__le__(y) <==> x<=y
__lt__(...)
x.__lt__(y) <==> x<y
__ne__(...)
x.__ne__(y) <==> x!=y

Data and other attributes defined here:
__new__ = <built-in method __new__ of type object>
T.__new__(S, ...) -> a new object with type S, a subtype of T

Methods inherited from generic:
__abs__(...)
x.__abs__() <==> abs(x)
__add__(...)
x.__add__(y) <==> x+y
__and__(...)
x.__and__(y) <==> x&y
__array__(...)
sc.__array__(|type) return 0-dim array
__array_wrap__(...)
sc.__array_wrap__(obj) return scalar from array
__copy__(...)
__deepcopy__(...)
__div__(...)
x.__div__(y) <==> x/y
__divmod__(...)
x.__divmod__(y) <==> divmod(x, y)
__float__(...)
x.__float__() <==> float(x)
__floordiv__(...)
x.__floordiv__(y) <==> x//y
__format__(...)
NumPy array scalar formatter
__getitem__(...)
x.__getitem__(y) <==> x[y]
__hex__(...)
x.__hex__() <==> hex(x)
__int__(...)
x.__int__() <==> int(x)
__invert__(...)
x.__invert__() <==> ~x
__long__(...)
x.__long__() <==> long(x)
__lshift__(...)
x.__lshift__(y) <==> x<<y
__mod__(...)
x.__mod__(y) <==> x%y
__mul__(...)
x.__mul__(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__(...)
__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
__setstate__(...)
__str__(...)
x.__str__() <==> str(x)
__sub__(...)
x.__sub__(y) <==> x-y
__truediv__(...)
x.__truediv__(y) <==> x/y
__xor__(...)
x.__xor__(y) <==> x^y
all(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
any(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmax(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmin(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argsort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
astype(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
byteswap(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
choose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
clip(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
compress(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
conj(...)
conjugate(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
copy(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumprod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumsum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
diagonal(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dump(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dumps(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
fill(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
flatten(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
getfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
item(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
itemset(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
max(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
mean(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
min(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
newbyteorder(...)
newbyteorder(new_order='S')
 
Return a new `dtype` with a different byte order.
 
Changes are also made in all fields and sub-arrays of the data type.
 
The `new_order` code can be any from the following:
 
* {'<', 'L'} - little endian
* {'>', 'B'} - big endian
* {'=', 'N'} - native order
* 'S' - swap dtype from current to opposite endian
* {'|', 'I'} - ignore (no change to byte order)
 
Parameters
----------
new_order : str, optional
    Byte order to force; a value from the byte order specifications
    above.  The default value ('S') results in swapping the current
    byte order. The code does a case-insensitive check on the first
    letter of `new_order` for the alternatives above.  For example,
    any of 'B' or 'b' or 'biggish' are valid to specify big-endian.
 
 
Returns
-------
new_dtype : dtype
    New `dtypeobject with the given change to the byte order.
nonzero(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
prod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ptp(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
put(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ravel(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
repeat(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
reshape(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
resize(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
round(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
searchsorted(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setflags(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
squeeze(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
std(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
swapaxes(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
take(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tofile(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tolist(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tostring(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
trace(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
transpose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
var(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
view(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.

Data descriptors inherited from generic:
T
transpose
__array_interface__
Array protocol: Python side
__array_priority__
Array priority.
__array_struct__
Array protocol: struct
base
base object
data
pointer to start of data
dtype
get array data-descriptor
flags
integer value of flags
flat
a 1-d view of scalar
imag
imaginary part of scalar
itemsize
length of one element in bytes
nbytes
length of item in bytes
ndim
number of array dimensions
real
real part of scalar
shape
tuple of array dimensions
size
number of elements in the gentype
strides
tuple of bytes steps in each dimension

 
class signedinteger(integer)
    
Method resolution order:
signedinteger
integer
number
generic
__builtin__.object

Methods inherited from generic:
__abs__(...)
x.__abs__() <==> abs(x)
__add__(...)
x.__add__(y) <==> x+y
__and__(...)
x.__and__(y) <==> x&y
__array__(...)
sc.__array__(|type) return 0-dim array
__array_wrap__(...)
sc.__array_wrap__(obj) return scalar from array
__copy__(...)
__deepcopy__(...)
__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
__format__(...)
NumPy array scalar formatter
__ge__(...)
x.__ge__(y) <==> x>=y
__getitem__(...)
x.__getitem__(y) <==> x[y]
__gt__(...)
x.__gt__(y) <==> x>y
__hex__(...)
x.__hex__() <==> hex(x)
__int__(...)
x.__int__() <==> int(x)
__invert__(...)
x.__invert__() <==> ~x
__le__(...)
x.__le__(y) <==> x<=y
__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__(...)
__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
__setstate__(...)
__str__(...)
x.__str__() <==> str(x)
__sub__(...)
x.__sub__(y) <==> x-y
__truediv__(...)
x.__truediv__(y) <==> x/y
__xor__(...)
x.__xor__(y) <==> x^y
all(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
any(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmax(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmin(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argsort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
astype(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
byteswap(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
choose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
clip(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
compress(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
conj(...)
conjugate(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
copy(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumprod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumsum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
diagonal(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dump(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dumps(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
fill(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
flatten(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
getfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
item(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
itemset(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
max(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
mean(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
min(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
newbyteorder(...)
newbyteorder(new_order='S')
 
Return a new `dtype` with a different byte order.
 
Changes are also made in all fields and sub-arrays of the data type.
 
The `new_order` code can be any from the following:
 
* {'<', 'L'} - little endian
* {'>', 'B'} - big endian
* {'=', 'N'} - native order
* 'S' - swap dtype from current to opposite endian
* {'|', 'I'} - ignore (no change to byte order)
 
Parameters
----------
new_order : str, optional
    Byte order to force; a value from the byte order specifications
    above.  The default value ('S') results in swapping the current
    byte order. The code does a case-insensitive check on the first
    letter of `new_order` for the alternatives above.  For example,
    any of 'B' or 'b' or 'biggish' are valid to specify big-endian.
 
 
Returns
-------
new_dtype : dtype
    New `dtypeobject with the given change to the byte order.
nonzero(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
prod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ptp(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
put(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ravel(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
repeat(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
reshape(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
resize(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
round(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
searchsorted(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setflags(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
squeeze(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
std(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
swapaxes(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
take(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tofile(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tolist(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tostring(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
trace(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
transpose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
var(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
view(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.

Data descriptors inherited from generic:
T
transpose
__array_interface__
Array protocol: Python side
__array_priority__
Array priority.
__array_struct__
Array protocol: struct
base
base object
data
pointer to start of data
dtype
get array data-descriptor
flags
integer value of flags
flat
a 1-d view of scalar
imag
imaginary part of scalar
itemsize
length of one element in bytes
nbytes
length of item in bytes
ndim
number of array dimensions
real
real part of scalar
shape
tuple of array dimensions
size
number of elements in the gentype
strides
tuple of bytes steps in each dimension

 
single = class float32(floating)
    32-bit floating-point number. Character code 'f'. C float compatible.
 
 
Method resolution order:
float32
floating
inexact
number
generic
__builtin__.object

Methods defined here:
__eq__(...)
x.__eq__(y) <==> x==y
__ge__(...)
x.__ge__(y) <==> x>=y
__gt__(...)
x.__gt__(y) <==> x>y
__hash__(...)
x.__hash__() <==> hash(x)
__le__(...)
x.__le__(y) <==> x<=y
__lt__(...)
x.__lt__(y) <==> x<y
__ne__(...)
x.__ne__(y) <==> x!=y
__repr__(...)
x.__repr__() <==> repr(x)
__str__(...)
x.__str__() <==> str(x)

Data and other attributes defined here:
__new__ = <built-in method __new__ of type object>
T.__new__(S, ...) -> a new object with type S, a subtype of T

Methods inherited from generic:
__abs__(...)
x.__abs__() <==> abs(x)
__add__(...)
x.__add__(y) <==> x+y
__and__(...)
x.__and__(y) <==> x&y
__array__(...)
sc.__array__(|type) return 0-dim array
__array_wrap__(...)
sc.__array_wrap__(obj) return scalar from array
__copy__(...)
__deepcopy__(...)
__div__(...)
x.__div__(y) <==> x/y
__divmod__(...)
x.__divmod__(y) <==> divmod(x, y)
__float__(...)
x.__float__() <==> float(x)
__floordiv__(...)
x.__floordiv__(y) <==> x//y
__format__(...)
NumPy array scalar formatter
__getitem__(...)
x.__getitem__(y) <==> x[y]
__hex__(...)
x.__hex__() <==> hex(x)
__int__(...)
x.__int__() <==> int(x)
__invert__(...)
x.__invert__() <==> ~x
__long__(...)
x.__long__() <==> long(x)
__lshift__(...)
x.__lshift__(y) <==> x<<y
__mod__(...)
x.__mod__(y) <==> x%y
__mul__(...)
x.__mul__(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__(...)
__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
__setstate__(...)
__sub__(...)
x.__sub__(y) <==> x-y
__truediv__(...)
x.__truediv__(y) <==> x/y
__xor__(...)
x.__xor__(y) <==> x^y
all(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
any(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmax(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmin(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argsort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
astype(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
byteswap(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
choose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
clip(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
compress(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
conj(...)
conjugate(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
copy(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumprod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumsum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
diagonal(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dump(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dumps(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
fill(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
flatten(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
getfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
item(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
itemset(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
max(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
mean(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
min(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
newbyteorder(...)
newbyteorder(new_order='S')
 
Return a new `dtype` with a different byte order.
 
Changes are also made in all fields and sub-arrays of the data type.
 
The `new_order` code can be any from the following:
 
* {'<', 'L'} - little endian
* {'>', 'B'} - big endian
* {'=', 'N'} - native order
* 'S' - swap dtype from current to opposite endian
* {'|', 'I'} - ignore (no change to byte order)
 
Parameters
----------
new_order : str, optional
    Byte order to force; a value from the byte order specifications
    above.  The default value ('S') results in swapping the current
    byte order. The code does a case-insensitive check on the first
    letter of `new_order` for the alternatives above.  For example,
    any of 'B' or 'b' or 'biggish' are valid to specify big-endian.
 
 
Returns
-------
new_dtype : dtype
    New `dtypeobject with the given change to the byte order.
nonzero(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
prod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ptp(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
put(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ravel(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
repeat(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
reshape(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
resize(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
round(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
searchsorted(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setflags(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
squeeze(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
std(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
swapaxes(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
take(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tofile(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tolist(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tostring(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
trace(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
transpose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
var(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
view(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.

Data descriptors inherited from generic:
T
transpose
__array_interface__
Array protocol: Python side
__array_priority__
Array priority.
__array_struct__
Array protocol: struct
base
base object
data
pointer to start of data
dtype
get array data-descriptor
flags
integer value of flags
flat
a 1-d view of scalar
imag
imaginary part of scalar
itemsize
length of one element in bytes
nbytes
length of item in bytes
ndim
number of array dimensions
real
real part of scalar
shape
tuple of array dimensions
size
number of elements in the gentype
strides
tuple of bytes steps in each dimension

 
singlecomplex = class complex64(complexfloating)
    Composed of two 32 bit floats
 
 
Method resolution order:
complex64
complexfloating
inexact
number
generic
__builtin__.object

Methods defined here:
__complex__(...)
__eq__(...)
x.__eq__(y) <==> x==y
__ge__(...)
x.__ge__(y) <==> x>=y
__gt__(...)
x.__gt__(y) <==> x>y
__hash__(...)
x.__hash__() <==> hash(x)
__le__(...)
x.__le__(y) <==> x<=y
__lt__(...)
x.__lt__(y) <==> x<y
__ne__(...)
x.__ne__(y) <==> x!=y
__repr__(...)
x.__repr__() <==> repr(x)
__str__(...)
x.__str__() <==> str(x)

Data and other attributes defined here:
__new__ = <built-in method __new__ of type object>
T.__new__(S, ...) -> a new object with type S, a subtype of T

Methods inherited from generic:
__abs__(...)
x.__abs__() <==> abs(x)
__add__(...)
x.__add__(y) <==> x+y
__and__(...)
x.__and__(y) <==> x&y
__array__(...)
sc.__array__(|type) return 0-dim array
__array_wrap__(...)
sc.__array_wrap__(obj) return scalar from array
__copy__(...)
__deepcopy__(...)
__div__(...)
x.__div__(y) <==> x/y
__divmod__(...)
x.__divmod__(y) <==> divmod(x, y)
__float__(...)
x.__float__() <==> float(x)
__floordiv__(...)
x.__floordiv__(y) <==> x//y
__format__(...)
NumPy array scalar formatter
__getitem__(...)
x.__getitem__(y) <==> x[y]
__hex__(...)
x.__hex__() <==> hex(x)
__int__(...)
x.__int__() <==> int(x)
__invert__(...)
x.__invert__() <==> ~x
__long__(...)
x.__long__() <==> long(x)
__lshift__(...)
x.__lshift__(y) <==> x<<y
__mod__(...)
x.__mod__(y) <==> x%y
__mul__(...)
x.__mul__(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__(...)
__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
__setstate__(...)
__sub__(...)
x.__sub__(y) <==> x-y
__truediv__(...)
x.__truediv__(y) <==> x/y
__xor__(...)
x.__xor__(y) <==> x^y
all(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
any(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmax(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmin(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argsort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
astype(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
byteswap(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
choose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
clip(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
compress(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
conj(...)
conjugate(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
copy(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumprod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumsum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
diagonal(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dump(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dumps(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
fill(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
flatten(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
getfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
item(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
itemset(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
max(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
mean(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
min(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
newbyteorder(...)
newbyteorder(new_order='S')
 
Return a new `dtype` with a different byte order.
 
Changes are also made in all fields and sub-arrays of the data type.
 
The `new_order` code can be any from the following:
 
* {'<', 'L'} - little endian
* {'>', 'B'} - big endian
* {'=', 'N'} - native order
* 'S' - swap dtype from current to opposite endian
* {'|', 'I'} - ignore (no change to byte order)
 
Parameters
----------
new_order : str, optional
    Byte order to force; a value from the byte order specifications
    above.  The default value ('S') results in swapping the current
    byte order. The code does a case-insensitive check on the first
    letter of `new_order` for the alternatives above.  For example,
    any of 'B' or 'b' or 'biggish' are valid to specify big-endian.
 
 
Returns
-------
new_dtype : dtype
    New `dtypeobject with the given change to the byte order.
nonzero(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
prod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ptp(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
put(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ravel(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
repeat(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
reshape(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
resize(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
round(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
searchsorted(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setflags(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
squeeze(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
std(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
swapaxes(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
take(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tofile(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tolist(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tostring(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
trace(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
transpose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
var(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
view(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.

Data descriptors inherited from generic:
T
transpose
__array_interface__
Array protocol: Python side
__array_priority__
Array priority.
__array_struct__
Array protocol: struct
base
base object
data
pointer to start of data
dtype
get array data-descriptor
flags
integer value of flags
flat
a 1-d view of scalar
imag
imaginary part of scalar
itemsize
length of one element in bytes
nbytes
length of item in bytes
ndim
number of array dimensions
real
real part of scalar
shape
tuple of array dimensions
size
number of elements in the gentype
strides
tuple of bytes steps in each dimension

 
str_ = class string_(__builtin__.str, character)
    
Method resolution order:
string_
__builtin__.str
__builtin__.basestring
character
flexible
generic
__builtin__.object

Methods defined here:
__eq__(...)
x.__eq__(y) <==> x==y
__ge__(...)
x.__ge__(y) <==> x>=y
__gt__(...)
x.__gt__(y) <==> x>y
__hash__(...)
x.__hash__() <==> hash(x)
__le__(...)
x.__le__(y) <==> x<=y
__lt__(...)
x.__lt__(y) <==> x<y
__ne__(...)
x.__ne__(y) <==> x!=y
__repr__(...)
x.__repr__() <==> repr(x)
__str__(...)
x.__str__() <==> str(x)

Data and other attributes defined here:
__new__ = <built-in method __new__ of type object>
T.__new__(S, ...) -> a new object with type S, a subtype of T

Methods inherited from __builtin__.str:
__add__(...)
x.__add__(y) <==> x+y
__contains__(...)
x.__contains__(y) <==> y in x
__format__(...)
S.__format__(format_spec) -> string
 
Return a formatted version of S as described by format_spec.
__getattribute__(...)
x.__getattribute__('name') <==> x.name
__getitem__(...)
x.__getitem__(y) <==> x[y]
__getnewargs__(...)
__getslice__(...)
x.__getslice__(i, j) <==> x[i:j]
 
Use of negative indices is not supported.
__len__(...)
x.__len__() <==> len(x)
__mod__(...)
x.__mod__(y) <==> x%y
__mul__(...)
x.__mul__(n) <==> x*n
__rmod__(...)
x.__rmod__(y) <==> y%x
__rmul__(...)
x.__rmul__(n) <==> n*x
__sizeof__(...)
S.__sizeof__() -> size of S in memory, in bytes
capitalize(...)
S.capitalize() -> string
 
Return a copy of the string S with only its first character
capitalized.
center(...)
S.center(width[, fillchar]) -> string
 
Return S centered in a string of length width. Padding is
done using the specified fill character (default is a space)
count(...)
S.count(sub[, start[, end]]) -> int
 
Return the number of non-overlapping occurrences of substring sub in
string S[start:end].  Optional arguments start and end are interpreted
as in slice notation.
decode(...)
S.decode([encoding[,errors]]) -> object
 
Decodes S using the codec registered for encoding. encoding defaults
to the default encoding. errors may be given to set a different error
handling scheme. Default is 'strict' meaning that encoding errors raise
a UnicodeDecodeError. Other possible values are 'ignore' and 'replace'
as well as any other name registered with codecs.register_error that is
able to handle UnicodeDecodeErrors.
encode(...)
S.encode([encoding[,errors]]) -> object
 
Encodes S using the codec registered for encoding. encoding defaults
to the default encoding. errors may be given to set a different error
handling scheme. Default is 'strict' meaning that encoding errors raise
a UnicodeEncodeError. Other possible values are 'ignore', 'replace' and
'xmlcharrefreplace' as well as any other name registered with
codecs.register_error that is able to handle UnicodeEncodeErrors.
endswith(...)
S.endswith(suffix[, start[, end]]) -> bool
 
Return True if S ends with the specified suffix, False otherwise.
With optional start, test S beginning at that position.
With optional end, stop comparing S at that position.
suffix can also be a tuple of strings to try.
expandtabs(...)
S.expandtabs([tabsize]) -> string
 
Return a copy of S where all tab characters are expanded using spaces.
If tabsize is not given, a tab size of 8 characters is assumed.
find(...)
S.find(sub [,start [,end]]) -> int
 
Return the lowest index in S where substring sub is found,
such that sub is contained within S[start:end].  Optional
arguments start and end are interpreted as in slice notation.
 
Return -1 on failure.
format(...)
S.format(*args, **kwargs) -> string
 
Return a formatted version of S, using substitutions from args and kwargs.
The substitutions are identified by braces ('{' and '}').
index(...)
S.index(sub [,start [,end]]) -> int
 
Like S.find() but raise ValueError when the substring is not found.
isalnum(...)
S.isalnum() -> bool
 
Return True if all characters in S are alphanumeric
and there is at least one character in S, False otherwise.
isalpha(...)
S.isalpha() -> bool
 
Return True if all characters in S are alphabetic
and there is at least one character in S, False otherwise.
isdigit(...)
S.isdigit() -> bool
 
Return True if all characters in S are digits
and there is at least one character in S, False otherwise.
islower(...)
S.islower() -> bool
 
Return True if all cased characters in S are lowercase and there is
at least one cased character in S, False otherwise.
isspace(...)
S.isspace() -> bool
 
Return True if all characters in S are whitespace
and there is at least one character in S, False otherwise.
istitle(...)
S.istitle() -> bool
 
Return True if S is a titlecased string and there is at least one
character in S, i.e. uppercase characters may only follow uncased
characters and lowercase characters only cased ones. Return False
otherwise.
isupper(...)
S.isupper() -> bool
 
Return True if all cased characters in S are uppercase and there is
at least one cased character in S, False otherwise.
join(...)
S.join(iterable) -> string
 
Return a string which is the concatenation of the strings in the
iterable.  The separator between elements is S.
ljust(...)
S.ljust(width[, fillchar]) -> string
 
Return S left-justified in a string of length width. Padding is
done using the specified fill character (default is a space).
lower(...)
S.lower() -> string
 
Return a copy of the string S converted to lowercase.
lstrip(...)
S.lstrip([chars]) -> string or unicode
 
Return a copy of the string S with leading whitespace removed.
If chars is given and not None, remove characters in chars instead.
If chars is unicode, S will be converted to unicode before stripping
partition(...)
S.partition(sep) -> (head, sep, tail)
 
Search for the separator sep in S, and return the part before it,
the separator itself, and the part after it.  If the separator is not
found, return S and two empty strings.
replace(...)
S.replace(old, new[, count]) -> string
 
Return a copy of string S with all occurrences of substring
old replaced by new.  If the optional argument count is
given, only the first count occurrences are replaced.
rfind(...)
S.rfind(sub [,start [,end]]) -> int
 
Return the highest index in S where substring sub is found,
such that sub is contained within S[start:end].  Optional
arguments start and end are interpreted as in slice notation.
 
Return -1 on failure.
rindex(...)
S.rindex(sub [,start [,end]]) -> int
 
Like S.rfind() but raise ValueError when the substring is not found.
rjust(...)
S.rjust(width[, fillchar]) -> string
 
Return S right-justified in a string of length width. Padding is
done using the specified fill character (default is a space)
rpartition(...)
S.rpartition(sep) -> (head, sep, tail)
 
Search for the separator sep in S, starting at the end of S, and return
the part before it, the separator itself, and the part after it.  If the
separator is not found, return two empty strings and S.
rsplit(...)
S.rsplit([sep [,maxsplit]]) -> list of strings
 
Return a list of the words in the string S, using sep as the
delimiter string, starting at the end of the string and working
to the front.  If maxsplit is given, at most maxsplit splits are
done. If sep is not specified or is None, any whitespace string
is a separator.
rstrip(...)
S.rstrip([chars]) -> string or unicode
 
Return a copy of the string S with trailing whitespace removed.
If chars is given and not None, remove characters in chars instead.
If chars is unicode, S will be converted to unicode before stripping
split(...)
S.split([sep [,maxsplit]]) -> list of strings
 
Return a list of the words in the string S, using sep as the
delimiter string.  If maxsplit is given, at most maxsplit
splits are done. If sep is not specified or is None, any
whitespace string is a separator and empty strings are removed
from the result.
splitlines(...)
S.splitlines(keepends=False) -> list of strings
 
Return a list of the lines in S, breaking at line boundaries.
Line breaks are not included in the resulting list unless keepends
is given and true.
startswith(...)
S.startswith(prefix[, start[, end]]) -> bool
 
Return True if S starts with the specified prefix, False otherwise.
With optional start, test S beginning at that position.
With optional end, stop comparing S at that position.
prefix can also be a tuple of strings to try.
strip(...)
S.strip([chars]) -> string or unicode
 
Return a copy of the string S with leading and trailing
whitespace removed.
If chars is given and not None, remove characters in chars instead.
If chars is unicode, S will be converted to unicode before stripping
swapcase(...)
S.swapcase() -> string
 
Return a copy of the string S with uppercase characters
converted to lowercase and vice versa.
title(...)
S.title() -> string
 
Return a titlecased version of S, i.e. words start with uppercase
characters, all remaining cased characters have lowercase.
translate(...)
S.translate(table [,deletechars]) -> string
 
Return a copy of the string S, where all characters occurring
in the optional argument deletechars are removed, and the
remaining characters have been mapped through the given
translation table, which must be a string of length 256 or None.
If the table argument is None, no translation is applied and
the operation simply removes the characters in deletechars.
upper(...)
S.upper() -> string
 
Return a copy of the string S converted to uppercase.
zfill(...)
S.zfill(width) -> string
 
Pad a numeric string S with zeros on the left, to fill a field
of the specified width.  The string S is never truncated.

Methods inherited from generic:
__abs__(...)
x.__abs__() <==> abs(x)
__and__(...)
x.__and__(y) <==> x&y
__array__(...)
sc.__array__(|type) return 0-dim array
__array_wrap__(...)
sc.__array_wrap__(obj) return scalar from array
__copy__(...)
__deepcopy__(...)
__div__(...)
x.__div__(y) <==> x/y
__divmod__(...)
x.__divmod__(y) <==> divmod(x, y)
__float__(...)
x.__float__() <==> float(x)
__floordiv__(...)
x.__floordiv__(y) <==> x//y
__hex__(...)
x.__hex__() <==> hex(x)
__int__(...)
x.__int__() <==> int(x)
__invert__(...)
x.__invert__() <==> ~x
__long__(...)
x.__long__() <==> long(x)
__lshift__(...)
x.__lshift__(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__(...)
__rfloordiv__(...)
x.__rfloordiv__(y) <==> y//x
__rlshift__(...)
x.__rlshift__(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
__setstate__(...)
__sub__(...)
x.__sub__(y) <==> x-y
__truediv__(...)
x.__truediv__(y) <==> x/y
__xor__(...)
x.__xor__(y) <==> x^y
all(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
any(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmax(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmin(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argsort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
astype(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
byteswap(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
choose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
clip(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
compress(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
conj(...)
conjugate(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
copy(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumprod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumsum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
diagonal(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dump(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dumps(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
fill(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
flatten(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
getfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
item(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
itemset(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
max(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
mean(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
min(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
newbyteorder(...)
newbyteorder(new_order='S')
 
Return a new `dtype` with a different byte order.
 
Changes are also made in all fields and sub-arrays of the data type.
 
The `new_order` code can be any from the following:
 
* {'<', 'L'} - little endian
* {'>', 'B'} - big endian
* {'=', 'N'} - native order
* 'S' - swap dtype from current to opposite endian
* {'|', 'I'} - ignore (no change to byte order)
 
Parameters
----------
new_order : str, optional
    Byte order to force; a value from the byte order specifications
    above.  The default value ('S') results in swapping the current
    byte order. The code does a case-insensitive check on the first
    letter of `new_order` for the alternatives above.  For example,
    any of 'B' or 'b' or 'biggish' are valid to specify big-endian.
 
 
Returns
-------
new_dtype : dtype
    New `dtypeobject with the given change to the byte order.
nonzero(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
prod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ptp(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
put(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ravel(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
repeat(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
reshape(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
resize(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
round(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
searchsorted(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setflags(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
squeeze(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
std(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
swapaxes(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
take(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tofile(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tolist(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tostring(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
trace(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
transpose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
var(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
view(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.

Data descriptors inherited from generic:
T
transpose
__array_interface__
Array protocol: Python side
__array_priority__
Array priority.
__array_struct__
Array protocol: struct
base
base object
data
pointer to start of data
dtype
get array data-descriptor
flags
integer value of flags
flat
a 1-d view of scalar
imag
imaginary part of scalar
itemsize
length of one element in bytes
nbytes
length of item in bytes
ndim
number of array dimensions
real
real part of scalar
shape
tuple of array dimensions
size
number of elements in the gentype
strides
tuple of bytes steps in each dimension

 
string0 = class string_(__builtin__.str, character)
    
Method resolution order:
string_
__builtin__.str
__builtin__.basestring
character
flexible
generic
__builtin__.object

Methods defined here:
__eq__(...)
x.__eq__(y) <==> x==y
__ge__(...)
x.__ge__(y) <==> x>=y
__gt__(...)
x.__gt__(y) <==> x>y
__hash__(...)
x.__hash__() <==> hash(x)
__le__(...)
x.__le__(y) <==> x<=y
__lt__(...)
x.__lt__(y) <==> x<y
__ne__(...)
x.__ne__(y) <==> x!=y
__repr__(...)
x.__repr__() <==> repr(x)
__str__(...)
x.__str__() <==> str(x)

Data and other attributes defined here:
__new__ = <built-in method __new__ of type object>
T.__new__(S, ...) -> a new object with type S, a subtype of T

Methods inherited from __builtin__.str:
__add__(...)
x.__add__(y) <==> x+y
__contains__(...)
x.__contains__(y) <==> y in x
__format__(...)
S.__format__(format_spec) -> string
 
Return a formatted version of S as described by format_spec.
__getattribute__(...)
x.__getattribute__('name') <==> x.name
__getitem__(...)
x.__getitem__(y) <==> x[y]
__getnewargs__(...)
__getslice__(...)
x.__getslice__(i, j) <==> x[i:j]
 
Use of negative indices is not supported.
__len__(...)
x.__len__() <==> len(x)
__mod__(...)
x.__mod__(y) <==> x%y
__mul__(...)
x.__mul__(n) <==> x*n
__rmod__(...)
x.__rmod__(y) <==> y%x
__rmul__(...)
x.__rmul__(n) <==> n*x
__sizeof__(...)
S.__sizeof__() -> size of S in memory, in bytes
capitalize(...)
S.capitalize() -> string
 
Return a copy of the string S with only its first character
capitalized.
center(...)
S.center(width[, fillchar]) -> string
 
Return S centered in a string of length width. Padding is
done using the specified fill character (default is a space)
count(...)
S.count(sub[, start[, end]]) -> int
 
Return the number of non-overlapping occurrences of substring sub in
string S[start:end].  Optional arguments start and end are interpreted
as in slice notation.
decode(...)
S.decode([encoding[,errors]]) -> object
 
Decodes S using the codec registered for encoding. encoding defaults
to the default encoding. errors may be given to set a different error
handling scheme. Default is 'strict' meaning that encoding errors raise
a UnicodeDecodeError. Other possible values are 'ignore' and 'replace'
as well as any other name registered with codecs.register_error that is
able to handle UnicodeDecodeErrors.
encode(...)
S.encode([encoding[,errors]]) -> object
 
Encodes S using the codec registered for encoding. encoding defaults
to the default encoding. errors may be given to set a different error
handling scheme. Default is 'strict' meaning that encoding errors raise
a UnicodeEncodeError. Other possible values are 'ignore', 'replace' and
'xmlcharrefreplace' as well as any other name registered with
codecs.register_error that is able to handle UnicodeEncodeErrors.
endswith(...)
S.endswith(suffix[, start[, end]]) -> bool
 
Return True if S ends with the specified suffix, False otherwise.
With optional start, test S beginning at that position.
With optional end, stop comparing S at that position.
suffix can also be a tuple of strings to try.
expandtabs(...)
S.expandtabs([tabsize]) -> string
 
Return a copy of S where all tab characters are expanded using spaces.
If tabsize is not given, a tab size of 8 characters is assumed.
find(...)
S.find(sub [,start [,end]]) -> int
 
Return the lowest index in S where substring sub is found,
such that sub is contained within S[start:end].  Optional
arguments start and end are interpreted as in slice notation.
 
Return -1 on failure.
format(...)
S.format(*args, **kwargs) -> string
 
Return a formatted version of S, using substitutions from args and kwargs.
The substitutions are identified by braces ('{' and '}').
index(...)
S.index(sub [,start [,end]]) -> int
 
Like S.find() but raise ValueError when the substring is not found.
isalnum(...)
S.isalnum() -> bool
 
Return True if all characters in S are alphanumeric
and there is at least one character in S, False otherwise.
isalpha(...)
S.isalpha() -> bool
 
Return True if all characters in S are alphabetic
and there is at least one character in S, False otherwise.
isdigit(...)
S.isdigit() -> bool
 
Return True if all characters in S are digits
and there is at least one character in S, False otherwise.
islower(...)
S.islower() -> bool
 
Return True if all cased characters in S are lowercase and there is
at least one cased character in S, False otherwise.
isspace(...)
S.isspace() -> bool
 
Return True if all characters in S are whitespace
and there is at least one character in S, False otherwise.
istitle(...)
S.istitle() -> bool
 
Return True if S is a titlecased string and there is at least one
character in S, i.e. uppercase characters may only follow uncased
characters and lowercase characters only cased ones. Return False
otherwise.
isupper(...)
S.isupper() -> bool
 
Return True if all cased characters in S are uppercase and there is
at least one cased character in S, False otherwise.
join(...)
S.join(iterable) -> string
 
Return a string which is the concatenation of the strings in the
iterable.  The separator between elements is S.
ljust(...)
S.ljust(width[, fillchar]) -> string
 
Return S left-justified in a string of length width. Padding is
done using the specified fill character (default is a space).
lower(...)
S.lower() -> string
 
Return a copy of the string S converted to lowercase.
lstrip(...)
S.lstrip([chars]) -> string or unicode
 
Return a copy of the string S with leading whitespace removed.
If chars is given and not None, remove characters in chars instead.
If chars is unicode, S will be converted to unicode before stripping
partition(...)
S.partition(sep) -> (head, sep, tail)
 
Search for the separator sep in S, and return the part before it,
the separator itself, and the part after it.  If the separator is not
found, return S and two empty strings.
replace(...)
S.replace(old, new[, count]) -> string
 
Return a copy of string S with all occurrences of substring
old replaced by new.  If the optional argument count is
given, only the first count occurrences are replaced.
rfind(...)
S.rfind(sub [,start [,end]]) -> int
 
Return the highest index in S where substring sub is found,
such that sub is contained within S[start:end].  Optional
arguments start and end are interpreted as in slice notation.
 
Return -1 on failure.
rindex(...)
S.rindex(sub [,start [,end]]) -> int
 
Like S.rfind() but raise ValueError when the substring is not found.
rjust(...)
S.rjust(width[, fillchar]) -> string
 
Return S right-justified in a string of length width. Padding is
done using the specified fill character (default is a space)
rpartition(...)
S.rpartition(sep) -> (head, sep, tail)
 
Search for the separator sep in S, starting at the end of S, and return
the part before it, the separator itself, and the part after it.  If the
separator is not found, return two empty strings and S.
rsplit(...)
S.rsplit([sep [,maxsplit]]) -> list of strings
 
Return a list of the words in the string S, using sep as the
delimiter string, starting at the end of the string and working
to the front.  If maxsplit is given, at most maxsplit splits are
done. If sep is not specified or is None, any whitespace string
is a separator.
rstrip(...)
S.rstrip([chars]) -> string or unicode
 
Return a copy of the string S with trailing whitespace removed.
If chars is given and not None, remove characters in chars instead.
If chars is unicode, S will be converted to unicode before stripping
split(...)
S.split([sep [,maxsplit]]) -> list of strings
 
Return a list of the words in the string S, using sep as the
delimiter string.  If maxsplit is given, at most maxsplit
splits are done. If sep is not specified or is None, any
whitespace string is a separator and empty strings are removed
from the result.
splitlines(...)
S.splitlines(keepends=False) -> list of strings
 
Return a list of the lines in S, breaking at line boundaries.
Line breaks are not included in the resulting list unless keepends
is given and true.
startswith(...)
S.startswith(prefix[, start[, end]]) -> bool
 
Return True if S starts with the specified prefix, False otherwise.
With optional start, test S beginning at that position.
With optional end, stop comparing S at that position.
prefix can also be a tuple of strings to try.
strip(...)
S.strip([chars]) -> string or unicode
 
Return a copy of the string S with leading and trailing
whitespace removed.
If chars is given and not None, remove characters in chars instead.
If chars is unicode, S will be converted to unicode before stripping
swapcase(...)
S.swapcase() -> string
 
Return a copy of the string S with uppercase characters
converted to lowercase and vice versa.
title(...)
S.title() -> string
 
Return a titlecased version of S, i.e. words start with uppercase
characters, all remaining cased characters have lowercase.
translate(...)
S.translate(table [,deletechars]) -> string
 
Return a copy of the string S, where all characters occurring
in the optional argument deletechars are removed, and the
remaining characters have been mapped through the given
translation table, which must be a string of length 256 or None.
If the table argument is None, no translation is applied and
the operation simply removes the characters in deletechars.
upper(...)
S.upper() -> string
 
Return a copy of the string S converted to uppercase.
zfill(...)
S.zfill(width) -> string
 
Pad a numeric string S with zeros on the left, to fill a field
of the specified width.  The string S is never truncated.

Methods inherited from generic:
__abs__(...)
x.__abs__() <==> abs(x)
__and__(...)
x.__and__(y) <==> x&y
__array__(...)
sc.__array__(|type) return 0-dim array
__array_wrap__(...)
sc.__array_wrap__(obj) return scalar from array
__copy__(...)
__deepcopy__(...)
__div__(...)
x.__div__(y) <==> x/y
__divmod__(...)
x.__divmod__(y) <==> divmod(x, y)
__float__(...)
x.__float__() <==> float(x)
__floordiv__(...)
x.__floordiv__(y) <==> x//y
__hex__(...)
x.__hex__() <==> hex(x)
__int__(...)
x.__int__() <==> int(x)
__invert__(...)
x.__invert__() <==> ~x
__long__(...)
x.__long__() <==> long(x)
__lshift__(...)
x.__lshift__(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__(...)
__rfloordiv__(...)
x.__rfloordiv__(y) <==> y//x
__rlshift__(...)
x.__rlshift__(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
__setstate__(...)
__sub__(...)
x.__sub__(y) <==> x-y
__truediv__(...)
x.__truediv__(y) <==> x/y
__xor__(...)
x.__xor__(y) <==> x^y
all(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
any(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmax(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmin(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argsort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
astype(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
byteswap(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
choose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
clip(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
compress(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
conj(...)
conjugate(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
copy(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumprod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumsum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
diagonal(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dump(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dumps(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
fill(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
flatten(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
getfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
item(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
itemset(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
max(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
mean(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
min(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
newbyteorder(...)
newbyteorder(new_order='S')
 
Return a new `dtype` with a different byte order.
 
Changes are also made in all fields and sub-arrays of the data type.
 
The `new_order` code can be any from the following:
 
* {'<', 'L'} - little endian
* {'>', 'B'} - big endian
* {'=', 'N'} - native order
* 'S' - swap dtype from current to opposite endian
* {'|', 'I'} - ignore (no change to byte order)
 
Parameters
----------
new_order : str, optional
    Byte order to force; a value from the byte order specifications
    above.  The default value ('S') results in swapping the current
    byte order. The code does a case-insensitive check on the first
    letter of `new_order` for the alternatives above.  For example,
    any of 'B' or 'b' or 'biggish' are valid to specify big-endian.
 
 
Returns
-------
new_dtype : dtype
    New `dtypeobject with the given change to the byte order.
nonzero(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
prod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ptp(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
put(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ravel(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
repeat(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
reshape(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
resize(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
round(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
searchsorted(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setflags(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
squeeze(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
std(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
swapaxes(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
take(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tofile(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tolist(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tostring(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
trace(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
transpose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
var(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
view(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.

Data descriptors inherited from generic:
T
transpose
__array_interface__
Array protocol: Python side
__array_priority__
Array priority.
__array_struct__
Array protocol: struct
base
base object
data
pointer to start of data
dtype
get array data-descriptor
flags
integer value of flags
flat
a 1-d view of scalar
imag
imaginary part of scalar
itemsize
length of one element in bytes
nbytes
length of item in bytes
ndim
number of array dimensions
real
real part of scalar
shape
tuple of array dimensions
size
number of elements in the gentype
strides
tuple of bytes steps in each dimension

 
class string_(__builtin__.str, character)
    
Method resolution order:
string_
__builtin__.str
__builtin__.basestring
character
flexible
generic
__builtin__.object

Methods defined here:
__eq__(...)
x.__eq__(y) <==> x==y
__ge__(...)
x.__ge__(y) <==> x>=y
__gt__(...)
x.__gt__(y) <==> x>y
__hash__(...)
x.__hash__() <==> hash(x)
__le__(...)
x.__le__(y) <==> x<=y
__lt__(...)
x.__lt__(y) <==> x<y
__ne__(...)
x.__ne__(y) <==> x!=y
__repr__(...)
x.__repr__() <==> repr(x)
__str__(...)
x.__str__() <==> str(x)

Data and other attributes defined here:
__new__ = <built-in method __new__ of type object>
T.__new__(S, ...) -> a new object with type S, a subtype of T

Methods inherited from __builtin__.str:
__add__(...)
x.__add__(y) <==> x+y
__contains__(...)
x.__contains__(y) <==> y in x
__format__(...)
S.__format__(format_spec) -> string
 
Return a formatted version of S as described by format_spec.
__getattribute__(...)
x.__getattribute__('name') <==> x.name
__getitem__(...)
x.__getitem__(y) <==> x[y]
__getnewargs__(...)
__getslice__(...)
x.__getslice__(i, j) <==> x[i:j]
 
Use of negative indices is not supported.
__len__(...)
x.__len__() <==> len(x)
__mod__(...)
x.__mod__(y) <==> x%y
__mul__(...)
x.__mul__(n) <==> x*n
__rmod__(...)
x.__rmod__(y) <==> y%x
__rmul__(...)
x.__rmul__(n) <==> n*x
__sizeof__(...)
S.__sizeof__() -> size of S in memory, in bytes
capitalize(...)
S.capitalize() -> string
 
Return a copy of the string S with only its first character
capitalized.
center(...)
S.center(width[, fillchar]) -> string
 
Return S centered in a string of length width. Padding is
done using the specified fill character (default is a space)
count(...)
S.count(sub[, start[, end]]) -> int
 
Return the number of non-overlapping occurrences of substring sub in
string S[start:end].  Optional arguments start and end are interpreted
as in slice notation.
decode(...)
S.decode([encoding[,errors]]) -> object
 
Decodes S using the codec registered for encoding. encoding defaults
to the default encoding. errors may be given to set a different error
handling scheme. Default is 'strict' meaning that encoding errors raise
a UnicodeDecodeError. Other possible values are 'ignore' and 'replace'
as well as any other name registered with codecs.register_error that is
able to handle UnicodeDecodeErrors.
encode(...)
S.encode([encoding[,errors]]) -> object
 
Encodes S using the codec registered for encoding. encoding defaults
to the default encoding. errors may be given to set a different error
handling scheme. Default is 'strict' meaning that encoding errors raise
a UnicodeEncodeError. Other possible values are 'ignore', 'replace' and
'xmlcharrefreplace' as well as any other name registered with
codecs.register_error that is able to handle UnicodeEncodeErrors.
endswith(...)
S.endswith(suffix[, start[, end]]) -> bool
 
Return True if S ends with the specified suffix, False otherwise.
With optional start, test S beginning at that position.
With optional end, stop comparing S at that position.
suffix can also be a tuple of strings to try.
expandtabs(...)
S.expandtabs([tabsize]) -> string
 
Return a copy of S where all tab characters are expanded using spaces.
If tabsize is not given, a tab size of 8 characters is assumed.
find(...)
S.find(sub [,start [,end]]) -> int
 
Return the lowest index in S where substring sub is found,
such that sub is contained within S[start:end].  Optional
arguments start and end are interpreted as in slice notation.
 
Return -1 on failure.
format(...)
S.format(*args, **kwargs) -> string
 
Return a formatted version of S, using substitutions from args and kwargs.
The substitutions are identified by braces ('{' and '}').
index(...)
S.index(sub [,start [,end]]) -> int
 
Like S.find() but raise ValueError when the substring is not found.
isalnum(...)
S.isalnum() -> bool
 
Return True if all characters in S are alphanumeric
and there is at least one character in S, False otherwise.
isalpha(...)
S.isalpha() -> bool
 
Return True if all characters in S are alphabetic
and there is at least one character in S, False otherwise.
isdigit(...)
S.isdigit() -> bool
 
Return True if all characters in S are digits
and there is at least one character in S, False otherwise.
islower(...)
S.islower() -> bool
 
Return True if all cased characters in S are lowercase and there is
at least one cased character in S, False otherwise.
isspace(...)
S.isspace() -> bool
 
Return True if all characters in S are whitespace
and there is at least one character in S, False otherwise.
istitle(...)
S.istitle() -> bool
 
Return True if S is a titlecased string and there is at least one
character in S, i.e. uppercase characters may only follow uncased
characters and lowercase characters only cased ones. Return False
otherwise.
isupper(...)
S.isupper() -> bool
 
Return True if all cased characters in S are uppercase and there is
at least one cased character in S, False otherwise.
join(...)
S.join(iterable) -> string
 
Return a string which is the concatenation of the strings in the
iterable.  The separator between elements is S.
ljust(...)
S.ljust(width[, fillchar]) -> string
 
Return S left-justified in a string of length width. Padding is
done using the specified fill character (default is a space).
lower(...)
S.lower() -> string
 
Return a copy of the string S converted to lowercase.
lstrip(...)
S.lstrip([chars]) -> string or unicode
 
Return a copy of the string S with leading whitespace removed.
If chars is given and not None, remove characters in chars instead.
If chars is unicode, S will be converted to unicode before stripping
partition(...)
S.partition(sep) -> (head, sep, tail)
 
Search for the separator sep in S, and return the part before it,
the separator itself, and the part after it.  If the separator is not
found, return S and two empty strings.
replace(...)
S.replace(old, new[, count]) -> string
 
Return a copy of string S with all occurrences of substring
old replaced by new.  If the optional argument count is
given, only the first count occurrences are replaced.
rfind(...)
S.rfind(sub [,start [,end]]) -> int
 
Return the highest index in S where substring sub is found,
such that sub is contained within S[start:end].  Optional
arguments start and end are interpreted as in slice notation.
 
Return -1 on failure.
rindex(...)
S.rindex(sub [,start [,end]]) -> int
 
Like S.rfind() but raise ValueError when the substring is not found.
rjust(...)
S.rjust(width[, fillchar]) -> string
 
Return S right-justified in a string of length width. Padding is
done using the specified fill character (default is a space)
rpartition(...)
S.rpartition(sep) -> (head, sep, tail)
 
Search for the separator sep in S, starting at the end of S, and return
the part before it, the separator itself, and the part after it.  If the
separator is not found, return two empty strings and S.
rsplit(...)
S.rsplit([sep [,maxsplit]]) -> list of strings
 
Return a list of the words in the string S, using sep as the
delimiter string, starting at the end of the string and working
to the front.  If maxsplit is given, at most maxsplit splits are
done. If sep is not specified or is None, any whitespace string
is a separator.
rstrip(...)
S.rstrip([chars]) -> string or unicode
 
Return a copy of the string S with trailing whitespace removed.
If chars is given and not None, remove characters in chars instead.
If chars is unicode, S will be converted to unicode before stripping
split(...)
S.split([sep [,maxsplit]]) -> list of strings
 
Return a list of the words in the string S, using sep as the
delimiter string.  If maxsplit is given, at most maxsplit
splits are done. If sep is not specified or is None, any
whitespace string is a separator and empty strings are removed
from the result.
splitlines(...)
S.splitlines(keepends=False) -> list of strings
 
Return a list of the lines in S, breaking at line boundaries.
Line breaks are not included in the resulting list unless keepends
is given and true.
startswith(...)
S.startswith(prefix[, start[, end]]) -> bool
 
Return True if S starts with the specified prefix, False otherwise.
With optional start, test S beginning at that position.
With optional end, stop comparing S at that position.
prefix can also be a tuple of strings to try.
strip(...)
S.strip([chars]) -> string or unicode
 
Return a copy of the string S with leading and trailing
whitespace removed.
If chars is given and not None, remove characters in chars instead.
If chars is unicode, S will be converted to unicode before stripping
swapcase(...)
S.swapcase() -> string
 
Return a copy of the string S with uppercase characters
converted to lowercase and vice versa.
title(...)
S.title() -> string
 
Return a titlecased version of S, i.e. words start with uppercase
characters, all remaining cased characters have lowercase.
translate(...)
S.translate(table [,deletechars]) -> string
 
Return a copy of the string S, where all characters occurring
in the optional argument deletechars are removed, and the
remaining characters have been mapped through the given
translation table, which must be a string of length 256 or None.
If the table argument is None, no translation is applied and
the operation simply removes the characters in deletechars.
upper(...)
S.upper() -> string
 
Return a copy of the string S converted to uppercase.
zfill(...)
S.zfill(width) -> string
 
Pad a numeric string S with zeros on the left, to fill a field
of the specified width.  The string S is never truncated.

Methods inherited from generic:
__abs__(...)
x.__abs__() <==> abs(x)
__and__(...)
x.__and__(y) <==> x&y
__array__(...)
sc.__array__(|type) return 0-dim array
__array_wrap__(...)
sc.__array_wrap__(obj) return scalar from array
__copy__(...)
__deepcopy__(...)
__div__(...)
x.__div__(y) <==> x/y
__divmod__(...)
x.__divmod__(y) <==> divmod(x, y)
__float__(...)
x.__float__() <==> float(x)
__floordiv__(...)
x.__floordiv__(y) <==> x//y
__hex__(...)
x.__hex__() <==> hex(x)
__int__(...)
x.__int__() <==> int(x)
__invert__(...)
x.__invert__() <==> ~x
__long__(...)
x.__long__() <==> long(x)
__lshift__(...)
x.__lshift__(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__(...)
__rfloordiv__(...)
x.__rfloordiv__(y) <==> y//x
__rlshift__(...)
x.__rlshift__(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
__setstate__(...)
__sub__(...)
x.__sub__(y) <==> x-y
__truediv__(...)
x.__truediv__(y) <==> x/y
__xor__(...)
x.__xor__(y) <==> x^y
all(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
any(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmax(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmin(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argsort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
astype(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
byteswap(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
choose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
clip(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
compress(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
conj(...)
conjugate(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
copy(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumprod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumsum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
diagonal(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dump(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dumps(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
fill(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
flatten(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
getfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
item(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
itemset(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
max(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
mean(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
min(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
newbyteorder(...)
newbyteorder(new_order='S')
 
Return a new `dtype` with a different byte order.
 
Changes are also made in all fields and sub-arrays of the data type.
 
The `new_order` code can be any from the following:
 
* {'<', 'L'} - little endian
* {'>', 'B'} - big endian
* {'=', 'N'} - native order
* 'S' - swap dtype from current to opposite endian
* {'|', 'I'} - ignore (no change to byte order)
 
Parameters
----------
new_order : str, optional
    Byte order to force; a value from the byte order specifications
    above.  The default value ('S') results in swapping the current
    byte order. The code does a case-insensitive check on the first
    letter of `new_order` for the alternatives above.  For example,
    any of 'B' or 'b' or 'biggish' are valid to specify big-endian.
 
 
Returns
-------
new_dtype : dtype
    New `dtypeobject with the given change to the byte order.
nonzero(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
prod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ptp(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
put(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ravel(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
repeat(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
reshape(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
resize(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
round(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
searchsorted(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setflags(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
squeeze(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
std(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
swapaxes(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
take(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tofile(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tolist(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tostring(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
trace(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
transpose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
var(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
view(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.

Data descriptors inherited from generic:
T
transpose
__array_interface__
Array protocol: Python side
__array_priority__
Array priority.
__array_struct__
Array protocol: struct
base
base object
data
pointer to start of data
dtype
get array data-descriptor
flags
integer value of flags
flat
a 1-d view of scalar
imag
imaginary part of scalar
itemsize
length of one element in bytes
nbytes
length of item in bytes
ndim
number of array dimensions
real
real part of scalar
shape
tuple of array dimensions
size
number of elements in the gentype
strides
tuple of bytes steps in each dimension

 
class timedelta64(signedinteger)
    
Method resolution order:
timedelta64
signedinteger
integer
number
generic
__builtin__.object

Methods defined here:
__eq__(...)
x.__eq__(y) <==> x==y
__ge__(...)
x.__ge__(y) <==> x>=y
__gt__(...)
x.__gt__(y) <==> x>y
__hash__(...)
x.__hash__() <==> hash(x)
__le__(...)
x.__le__(y) <==> x<=y
__lt__(...)
x.__lt__(y) <==> x<y
__ne__(...)
x.__ne__(y) <==> x!=y
__repr__(...)
x.__repr__() <==> repr(x)
__str__(...)
x.__str__() <==> str(x)

Data and other attributes defined here:
__new__ = <built-in method __new__ of type object>
T.__new__(S, ...) -> a new object with type S, a subtype of T

Methods inherited from generic:
__abs__(...)
x.__abs__() <==> abs(x)
__add__(...)
x.__add__(y) <==> x+y
__and__(...)
x.__and__(y) <==> x&y
__array__(...)
sc.__array__(|type) return 0-dim array
__array_wrap__(...)
sc.__array_wrap__(obj) return scalar from array
__copy__(...)
__deepcopy__(...)
__div__(...)
x.__div__(y) <==> x/y
__divmod__(...)
x.__divmod__(y) <==> divmod(x, y)
__float__(...)
x.__float__() <==> float(x)
__floordiv__(...)
x.__floordiv__(y) <==> x//y
__format__(...)
NumPy array scalar formatter
__getitem__(...)
x.__getitem__(y) <==> x[y]
__hex__(...)
x.__hex__() <==> hex(x)
__int__(...)
x.__int__() <==> int(x)
__invert__(...)
x.__invert__() <==> ~x
__long__(...)
x.__long__() <==> long(x)
__lshift__(...)
x.__lshift__(y) <==> x<<y
__mod__(...)
x.__mod__(y) <==> x%y
__mul__(...)
x.__mul__(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__(...)
__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
__setstate__(...)
__sub__(...)
x.__sub__(y) <==> x-y
__truediv__(...)
x.__truediv__(y) <==> x/y
__xor__(...)
x.__xor__(y) <==> x^y
all(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
any(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmax(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmin(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argsort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
astype(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
byteswap(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
choose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
clip(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
compress(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
conj(...)
conjugate(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
copy(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumprod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumsum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
diagonal(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dump(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dumps(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
fill(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
flatten(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
getfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
item(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
itemset(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
max(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
mean(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
min(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
newbyteorder(...)
newbyteorder(new_order='S')
 
Return a new `dtype` with a different byte order.
 
Changes are also made in all fields and sub-arrays of the data type.
 
The `new_order` code can be any from the following:
 
* {'<', 'L'} - little endian
* {'>', 'B'} - big endian
* {'=', 'N'} - native order
* 'S' - swap dtype from current to opposite endian
* {'|', 'I'} - ignore (no change to byte order)
 
Parameters
----------
new_order : str, optional
    Byte order to force; a value from the byte order specifications
    above.  The default value ('S') results in swapping the current
    byte order. The code does a case-insensitive check on the first
    letter of `new_order` for the alternatives above.  For example,
    any of 'B' or 'b' or 'biggish' are valid to specify big-endian.
 
 
Returns
-------
new_dtype : dtype
    New `dtypeobject with the given change to the byte order.
nonzero(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
prod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ptp(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
put(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ravel(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
repeat(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
reshape(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
resize(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
round(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
searchsorted(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setflags(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
squeeze(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
std(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
swapaxes(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
take(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tofile(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tolist(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tostring(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
trace(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
transpose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
var(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
view(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.

Data descriptors inherited from generic:
T
transpose
__array_interface__
Array protocol: Python side
__array_priority__
Array priority.
__array_struct__
Array protocol: struct
base
base object
data
pointer to start of data
dtype
get array data-descriptor
flags
integer value of flags
flat
a 1-d view of scalar
imag
imaginary part of scalar
itemsize
length of one element in bytes
nbytes
length of item in bytes
ndim
number of array dimensions
real
real part of scalar
shape
tuple of array dimensions
size
number of elements in the gentype
strides
tuple of bytes steps in each dimension

 
ubyte = class uint8(unsignedinteger)
    
Method resolution order:
uint8
unsignedinteger
integer
number
generic
__builtin__.object

Methods defined here:
__eq__(...)
x.__eq__(y) <==> x==y
__ge__(...)
x.__ge__(y) <==> x>=y
__gt__(...)
x.__gt__(y) <==> x>y
__hash__(...)
x.__hash__() <==> hash(x)
__index__(...)
x[y:z] <==> x[y.__index__():z.__index__()]
__le__(...)
x.__le__(y) <==> x<=y
__lt__(...)
x.__lt__(y) <==> x<y
__ne__(...)
x.__ne__(y) <==> x!=y

Data and other attributes defined here:
__new__ = <built-in method __new__ of type object>
T.__new__(S, ...) -> a new object with type S, a subtype of T

Methods inherited from generic:
__abs__(...)
x.__abs__() <==> abs(x)
__add__(...)
x.__add__(y) <==> x+y
__and__(...)
x.__and__(y) <==> x&y
__array__(...)
sc.__array__(|type) return 0-dim array
__array_wrap__(...)
sc.__array_wrap__(obj) return scalar from array
__copy__(...)
__deepcopy__(...)
__div__(...)
x.__div__(y) <==> x/y
__divmod__(...)
x.__divmod__(y) <==> divmod(x, y)
__float__(...)
x.__float__() <==> float(x)
__floordiv__(...)
x.__floordiv__(y) <==> x//y
__format__(...)
NumPy array scalar formatter
__getitem__(...)
x.__getitem__(y) <==> x[y]
__hex__(...)
x.__hex__() <==> hex(x)
__int__(...)
x.__int__() <==> int(x)
__invert__(...)
x.__invert__() <==> ~x
__long__(...)
x.__long__() <==> long(x)
__lshift__(...)
x.__lshift__(y) <==> x<<y
__mod__(...)
x.__mod__(y) <==> x%y
__mul__(...)
x.__mul__(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__(...)
__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
__setstate__(...)
__str__(...)
x.__str__() <==> str(x)
__sub__(...)
x.__sub__(y) <==> x-y
__truediv__(...)
x.__truediv__(y) <==> x/y
__xor__(...)
x.__xor__(y) <==> x^y
all(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
any(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmax(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmin(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argsort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
astype(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
byteswap(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
choose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
clip(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
compress(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
conj(...)
conjugate(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
copy(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumprod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumsum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
diagonal(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dump(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dumps(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
fill(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
flatten(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
getfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
item(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
itemset(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
max(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
mean(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
min(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
newbyteorder(...)
newbyteorder(new_order='S')
 
Return a new `dtype` with a different byte order.
 
Changes are also made in all fields and sub-arrays of the data type.
 
The `new_order` code can be any from the following:
 
* {'<', 'L'} - little endian
* {'>', 'B'} - big endian
* {'=', 'N'} - native order
* 'S' - swap dtype from current to opposite endian
* {'|', 'I'} - ignore (no change to byte order)
 
Parameters
----------
new_order : str, optional
    Byte order to force; a value from the byte order specifications
    above.  The default value ('S') results in swapping the current
    byte order. The code does a case-insensitive check on the first
    letter of `new_order` for the alternatives above.  For example,
    any of 'B' or 'b' or 'biggish' are valid to specify big-endian.
 
 
Returns
-------
new_dtype : dtype
    New `dtypeobject with the given change to the byte order.
nonzero(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
prod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ptp(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
put(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ravel(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
repeat(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
reshape(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
resize(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
round(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
searchsorted(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setflags(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
squeeze(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
std(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
swapaxes(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
take(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tofile(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tolist(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tostring(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
trace(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
transpose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
var(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
view(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.

Data descriptors inherited from generic:
T
transpose
__array_interface__
Array protocol: Python side
__array_priority__
Array priority.
__array_struct__
Array protocol: struct
base
base object
data
pointer to start of data
dtype
get array data-descriptor
flags
integer value of flags
flat
a 1-d view of scalar
imag
imaginary part of scalar
itemsize
length of one element in bytes
nbytes
length of item in bytes
ndim
number of array dimensions
real
real part of scalar
shape
tuple of array dimensions
size
number of elements in the gentype
strides
tuple of bytes steps in each dimension

 
class ufunc(__builtin__.object)
    Functions that operate element by element on whole arrays.
 
To see the documentation for a specific ufunc, use np.info().  For
example, np.info(np.sin).  Because ufuncs are written in C
(for speed) and linked into Python with NumPy's ufunc facility,
Python's help() function finds this page whenever help() is called
on a ufunc.
 
A detailed explanation of ufuncs can be found in the "ufuncs.rst"
file in the NumPy reference guide.
 
Unary ufuncs:
=============
 
op(X, out=None)
Apply op to X elementwise
 
Parameters
----------
X : array_like
    Input array.
out : array_like
    An array to store the output. Must be the same shape as `X`.
 
Returns
-------
r : array_like
    `r` will have the same shape as `X`; if out is provided, `r`
    will be equal to out.
 
Binary ufuncs:
==============
 
op(X, Y, out=None)
Apply `op` to `X` and `Y` elementwise. May "broadcast" to make
the shapes of `X` and `Y` congruent.
 
The broadcasting rules are:
 
* Dimensions of length 1 may be prepended to either array.
* Arrays may be repeated along dimensions of length 1.
 
Parameters
----------
X : array_like
    First input array.
Y : array_like
    Second input array.
out : array_like
    An array to store the output. Must be the same shape as the
    output would have.
 
Returns
-------
r : array_like
    The return value; if out is provided, `r` will be equal to out.
 
  Methods defined here:
__call__(...)
x.__call__(...) <==> x(...)
__repr__(...)
x.__repr__() <==> repr(x)
__str__(...)
x.__str__() <==> str(x)
accumulate(...)
accumulate(array, axis=0, dtype=None, out=None)
 
Accumulate the result of applying the operator to all elements.
 
For a one-dimensional array, accumulate produces results equivalent to::
 
  r = np.empty(len(A))
  t = op.identity        # op = the ufunc being applied to A's  elements
  for i in range(len(A)):
      t = op(t, A[i])
      r[i] = t
  return r
 
For example, add.accumulate() is equivalent to np.cumsum().
 
For a multi-dimensional array, accumulate is applied along only one
axis (axis zero by default; see Examples below) so repeated use is
necessary if one wants to accumulate over multiple axes.
 
Parameters
----------
array : array_like
    The array to act on.
axis : int, optional
    The axis along which to apply the accumulation; default is zero.
dtype : data-type code, optional
    The data-type used to represent the intermediate results. Defaults
    to the data-type of the output array if such is provided, or the
    the data-type of the input array if no output array is provided.
out : ndarray, optional
    A location into which the result is stored. If not provided a
    freshly-allocated array is returned.
 
Returns
-------
r : ndarray
    The accumulated values. If `out` was supplied, `r` is a reference to
    `out`.
 
Examples
--------
1-D array examples:
 
>>> np.add.accumulate([2, 3, 5])
array([ 2,  5, 10])
>>> np.multiply.accumulate([2, 3, 5])
array([ 2,  6, 30])
 
2-D array examples:
 
>>> I = np.eye(2)
>>> I
array([[ 1.,  0.],
       [ 0.,  1.]])
 
Accumulate along axis 0 (rows), down columns:
 
>>> np.add.accumulate(I, 0)
array([[ 1.,  0.],
       [ 1.,  1.]])
>>> np.add.accumulate(I) # no axis specified = axis zero
array([[ 1.,  0.],
       [ 1.,  1.]])
 
Accumulate along axis 1 (columns), through rows:
 
>>> np.add.accumulate(I, 1)
array([[ 1.,  1.],
       [ 0.,  1.]])
at(...)
at(a, indices, b=None)
 
Performs unbuffered in place operation on operand 'a' for elements
specified by 'indices'. For addition ufunc, this method is equivalent to
`a[indices] += b`, except that results are accumulated for elements that
are indexed more than once. For example, `a[[0,0]] += 1` will only
increment the first element once because of buffering, whereas
`add.at(a, [0,0], 1)` will increment the first element twice.
 
Parameters
----------
a : array_like
    The array to perform in place operation on.
indices : array_like or tuple
    Array like index object or slice object for indexing into first
    operand. If first operand has multiple dimensions, indices can be a
    tuple of array like index objects or slice objects.
b : array_like
    Second operand for ufuncs requiring two operands. Operand must be
    broadcastable over first operand after indexing or slicing.
 
Examples
--------
Set items 0 and 1 to their negative values:
 
>>> a = np.array([1, 2, 3, 4])
>>> np.negative.at(a, [0, 1])
>>> print(a)
array([-1, -2, 3, 4])
 
::
 
Increment items 0 and 1, and increment item 2 twice:
 
>>> a = np.array([1, 2, 3, 4])
>>> np.add.at(a, [0, 1, 2, 2], 1)
>>> print(a)
array([2, 3, 5, 4])
 
::
 
Add items 0 and 1 in first array to second array,
and store results in first array:
 
>>> a = np.array([1, 2, 3, 4])
>>> b = np.array([1, 2])
>>> np.add.at(a, [0, 1], b)
>>> print(a)
array([2, 4, 3, 4])
outer(...)
outer(A, B)
 
Apply the ufunc `op` to all pairs (a, b) with a in `A` and b in `B`.
 
Let ``M = A.ndim``, ``N = B.ndim``. Then the result, `C`, of
``op.outer(A, B)`` is an array of dimension M + N such that:
 
.. math:: C[i_0, ..., i_{M-1}, j_0, ..., j_{N-1}] =
   op(A[i_0, ..., i_{M-1}], B[j_0, ..., j_{N-1}])
 
For `A` and `B` one-dimensional, this is equivalent to::
 
  r = empty(len(A),len(B))
  for i in range(len(A)):
      for j in range(len(B)):
          r[i,j] = op(A[i], B[j]) # op = ufunc in question
 
Parameters
----------
A : array_like
    First array
B : array_like
    Second array
 
Returns
-------
r : ndarray
    Output array
 
See Also
--------
numpy.outer
 
Examples
--------
>>> np.multiply.outer([1, 2, 3], [4, 5, 6])
array([[ 4,  5,  6],
       [ 8, 10, 12],
       [12, 15, 18]])
 
A multi-dimensional example:
 
>>> A = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
>>> A.shape
(2, 3)
>>> B = np.array([[1, 2, 3, 4]])
>>> B.shape
(1, 4)
>>> C = np.multiply.outer(A, B)
>>> C.shape; C
(2, 3, 1, 4)
array([[[[ 1,  2,  3,  4]],
        [[ 2,  4,  6,  8]],
        [[ 3,  6,  9, 12]]],
       [[[ 4,  8, 12, 16]],
        [[ 5, 10, 15, 20]],
        [[ 6, 12, 18, 24]]]])
reduce(...)
reduce(a, axis=0, dtype=None, out=None, keepdims=False)
 
Reduces `a`'s dimension by one, by applying ufunc along one axis.
 
Let :math:`a.shape = (N_0, ..., N_i, ..., N_{M-1})`.  Then
:math:`ufunc.reduce(a, axis=i)[k_0, ..,k_{i-1}, k_{i+1}, .., k_{M-1}]` =
the result of iterating `j` over :math:`range(N_i)`, cumulatively applying
ufunc to each :math:`a[k_0, ..,k_{i-1}, j, k_{i+1}, .., k_{M-1}]`.
For a one-dimensional array, reduce produces results equivalent to:
::
 
 r = op.identity # op = ufunc
 for i in range(len(A)):
   r = op(r, A[i])
 return r
 
For example, add.reduce() is equivalent to sum().
 
Parameters
----------
a : array_like
    The array to act on.
axis : None or int or tuple of ints, optional
    Axis or axes along which a reduction is performed.
    The default (`axis` = 0) is perform a reduction over the first
    dimension of the input array. `axis` may be negative, in
    which case it counts from the last to the first axis.
 
    .. versionadded:: 1.7.0
 
    If this is `None`, a reduction is performed over all the axes.
    If this is a tuple of ints, a reduction is performed on multiple
    axes, instead of a single axis or all the axes as before.
 
    For operations which are either not commutative or not associative,
    doing a reduction over multiple axes is not well-defined. The
    ufuncs do not currently raise an exception in this case, but will
    likely do so in the future.
dtype : data-type code, optional
    The type used to represent the intermediate results. Defaults
    to the data-type of the output array if this is provided, or
    the data-type of the input array if no output array is provided.
out : ndarray, optional
    A location into which the result is stored. If not provided, a
    freshly-allocated array is returned.
keepdims : bool, optional
    If this is set to True, the axes which are reduced are left
    in the result as dimensions with size one. With this option,
    the result will broadcast correctly against the original `arr`.
 
Returns
-------
r : ndarray
    The reduced array. If `out` was supplied, `r` is a reference to it.
 
Examples
--------
>>> np.multiply.reduce([2,3,5])
30
 
A multi-dimensional array example:
 
>>> X = np.arange(8).reshape((2,2,2))
>>> X
array([[[0, 1],
        [2, 3]],
       [[4, 5],
        [6, 7]]])
>>> np.add.reduce(X, 0)
array([[ 4,  6],
       [ 8, 10]])
>>> np.add.reduce(X) # confirm: default axis value is 0
array([[ 4,  6],
       [ 8, 10]])
>>> np.add.reduce(X, 1)
array([[ 2,  4],
       [10, 12]])
>>> np.add.reduce(X, 2)
array([[ 1,  5],
       [ 9, 13]])
reduceat(...)
reduceat(a, indices, axis=0, dtype=None, out=None)
 
Performs a (local) reduce with specified slices over a single axis.
 
For i in ``range(len(indices))``, `reduceat` computes
``ufunc.reduce(a[indices[i]:indices[i+1]])``, which becomes the i-th
generalized "row" parallel to `axis` in the final result (i.e., in a
2-D array, for example, if `axis = 0`, it becomes the i-th row, but if
`axis = 1`, it becomes the i-th column).  There are two exceptions to this:
 
  * when ``i = len(indices) - 1`` (so for the last index),
    ``indices[i+1] = a.shape[axis]``.
  * if ``indices[i] >= indices[i + 1]``, the i-th generalized "row" is
    simply ``a[indices[i]]``.
 
The shape of the output depends on the size of `indices`, and may be
larger than `a` (this happens if ``len(indices) > a.shape[axis]``).
 
Parameters
----------
a : array_like
    The array to act on.
indices : array_like
    Paired indices, comma separated (not colon), specifying slices to
    reduce.
axis : int, optional
    The axis along which to apply the reduceat.
dtype : data-type code, optional
    The type used to represent the intermediate results. Defaults
    to the data type of the output array if this is provided, or
    the data type of the input array if no output array is provided.
out : ndarray, optional
    A location into which the result is stored. If not provided a
    freshly-allocated array is returned.
 
Returns
-------
r : ndarray
    The reduced values. If `out` was supplied, `r` is a reference to
    `out`.
 
Notes
-----
A descriptive example:
 
If `a` is 1-D, the function `ufunc.accumulate(a)` is the same as
``ufunc.reduceat(a, indices)[::2]`` where `indices` is
``range(len(array) - 1)`` with a zero placed
in every other element:
``indices = zeros(2 * len(a) - 1)``, ``indices[1::2] = range(1, len(a))``.
 
Don't be fooled by this attribute's name: `reduceat(a)` is not
necessarily smaller than `a`.
 
Examples
--------
To take the running sum of four successive values:
 
>>> np.add.reduceat(np.arange(8),[0,4, 1,5, 2,6, 3,7])[::2]
array([ 6, 10, 14, 18])
 
A 2-D example:
 
>>> x = np.linspace(0, 15, 16).reshape(4,4)
>>> x
array([[  0.,   1.,   2.,   3.],
       [  4.,   5.,   6.,   7.],
       [  8.,   9.,  10.,  11.],
       [ 12.,  13.,  14.,  15.]])
 
::
 
 # reduce such that the result has the following five rows:
 # [row1 + row2 + row3]
 # [row4]
 # [row2]
 # [row3]
 # [row1 + row2 + row3 + row4]
 
>>> np.add.reduceat(x, [0, 3, 1, 2, 0])
array([[ 12.,  15.,  18.,  21.],
       [ 12.,  13.,  14.,  15.],
       [  4.,   5.,   6.,   7.],
       [  8.,   9.,  10.,  11.],
       [ 24.,  28.,  32.,  36.]])
 
::
 
 # reduce such that result has the following two columns:
 # [col1 * col2 * col3, col4]
 
>>> np.multiply.reduceat(x, [0, 3], 1)
array([[    0.,     3.],
       [  120.,     7.],
       [  720.,    11.],
       [ 2184.,    15.]])

Data descriptors defined here:
identity
The identity value.
 
Data attribute containing the identity element for the ufunc, if it has one.
If it does not, the attribute value is None.
 
Examples
--------
>>> np.add.identity
0
>>> np.multiply.identity
1
>>> np.power.identity
1
>>> print np.exp.identity
None
nargs
The number of arguments.
 
Data attribute containing the number of arguments the ufunc takes, including
optional ones.
 
Notes
-----
Typically this value will be one more than what you might expect because all
ufuncs take  the optional "out" argument.
 
Examples
--------
>>> np.add.nargs
3
>>> np.multiply.nargs
3
>>> np.power.nargs
3
>>> np.exp.nargs
2
nin
The number of inputs.
 
Data attribute containing the number of arguments the ufunc treats as input.
 
Examples
--------
>>> np.add.nin
2
>>> np.multiply.nin
2
>>> np.power.nin
2
>>> np.exp.nin
1
nout
The number of outputs.
 
Data attribute containing the number of arguments the ufunc treats as output.
 
Notes
-----
Since all ufuncs can take output arguments, this will always be (at least) 1.
 
Examples
--------
>>> np.add.nout
1
>>> np.multiply.nout
1
>>> np.power.nout
1
>>> np.exp.nout
1
ntypes
The number of types.
 
The number of numerical NumPy types - of which there are 18 total - on which
the ufunc can operate.
 
See Also
--------
numpy.ufunc.types
 
Examples
--------
>>> np.add.ntypes
18
>>> np.multiply.ntypes
18
>>> np.power.ntypes
17
>>> np.exp.ntypes
7
>>> np.remainder.ntypes
14
signature
types
Returns a list with types grouped input->output.
 
Data attribute listing the data-type "Domain-Range" groupings the ufunc can
deliver. The data-types are given using the character codes.
 
See Also
--------
numpy.ufunc.ntypes
 
Examples
--------
>>> np.add.types
['??->?', 'bb->b', 'BB->B', 'hh->h', 'HH->H', 'ii->i', 'II->I', 'll->l',
'LL->L', 'qq->q', 'QQ->Q', 'ff->f', 'dd->d', 'gg->g', 'FF->F', 'DD->D',
'GG->G', 'OO->O']
 
>>> np.multiply.types
['??->?', 'bb->b', 'BB->B', 'hh->h', 'HH->H', 'ii->i', 'II->I', 'll->l',
'LL->L', 'qq->q', 'QQ->Q', 'ff->f', 'dd->d', 'gg->g', 'FF->F', 'DD->D',
'GG->G', 'OO->O']
 
>>> np.power.types
['bb->b', 'BB->B', 'hh->h', 'HH->H', 'ii->i', 'II->I', 'll->l', 'LL->L',
'qq->q', 'QQ->Q', 'ff->f', 'dd->d', 'gg->g', 'FF->F', 'DD->D', 'GG->G',
'OO->O']
 
>>> np.exp.types
['f->f', 'd->d', 'g->g', 'F->F', 'D->D', 'G->G', 'O->O']
 
>>> np.remainder.types
['bb->b', 'BB->B', 'hh->h', 'HH->H', 'ii->i', 'II->I', 'll->l', 'LL->L',
'qq->q', 'QQ->Q', 'ff->f', 'dd->d', 'gg->g', 'OO->O']

 
uint = class uint64(unsignedinteger)
    
Method resolution order:
uint64
unsignedinteger
integer
number
generic
__builtin__.object

Methods defined here:
__eq__(...)
x.__eq__(y) <==> x==y
__ge__(...)
x.__ge__(y) <==> x>=y
__gt__(...)
x.__gt__(y) <==> x>y
__hash__(...)
x.__hash__() <==> hash(x)
__index__(...)
x[y:z] <==> x[y.__index__():z.__index__()]
__le__(...)
x.__le__(y) <==> x<=y
__lt__(...)
x.__lt__(y) <==> x<y
__ne__(...)
x.__ne__(y) <==> x!=y

Data and other attributes defined here:
__new__ = <built-in method __new__ of type object>
T.__new__(S, ...) -> a new object with type S, a subtype of T

Methods inherited from generic:
__abs__(...)
x.__abs__() <==> abs(x)
__add__(...)
x.__add__(y) <==> x+y
__and__(...)
x.__and__(y) <==> x&y
__array__(...)
sc.__array__(|type) return 0-dim array
__array_wrap__(...)
sc.__array_wrap__(obj) return scalar from array
__copy__(...)
__deepcopy__(...)
__div__(...)
x.__div__(y) <==> x/y
__divmod__(...)
x.__divmod__(y) <==> divmod(x, y)
__float__(...)
x.__float__() <==> float(x)
__floordiv__(...)
x.__floordiv__(y) <==> x//y
__format__(...)
NumPy array scalar formatter
__getitem__(...)
x.__getitem__(y) <==> x[y]
__hex__(...)
x.__hex__() <==> hex(x)
__int__(...)
x.__int__() <==> int(x)
__invert__(...)
x.__invert__() <==> ~x
__long__(...)
x.__long__() <==> long(x)
__lshift__(...)
x.__lshift__(y) <==> x<<y
__mod__(...)
x.__mod__(y) <==> x%y
__mul__(...)
x.__mul__(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__(...)
__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
__setstate__(...)
__str__(...)
x.__str__() <==> str(x)
__sub__(...)
x.__sub__(y) <==> x-y
__truediv__(...)
x.__truediv__(y) <==> x/y
__xor__(...)
x.__xor__(y) <==> x^y
all(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
any(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmax(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmin(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argsort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
astype(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
byteswap(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
choose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
clip(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
compress(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
conj(...)
conjugate(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
copy(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumprod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumsum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
diagonal(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dump(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dumps(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
fill(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
flatten(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
getfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
item(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
itemset(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
max(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
mean(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
min(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
newbyteorder(...)
newbyteorder(new_order='S')
 
Return a new `dtype` with a different byte order.
 
Changes are also made in all fields and sub-arrays of the data type.
 
The `new_order` code can be any from the following:
 
* {'<', 'L'} - little endian
* {'>', 'B'} - big endian
* {'=', 'N'} - native order
* 'S' - swap dtype from current to opposite endian
* {'|', 'I'} - ignore (no change to byte order)
 
Parameters
----------
new_order : str, optional
    Byte order to force; a value from the byte order specifications
    above.  The default value ('S') results in swapping the current
    byte order. The code does a case-insensitive check on the first
    letter of `new_order` for the alternatives above.  For example,
    any of 'B' or 'b' or 'biggish' are valid to specify big-endian.
 
 
Returns
-------
new_dtype : dtype
    New `dtypeobject with the given change to the byte order.
nonzero(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
prod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ptp(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
put(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ravel(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
repeat(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
reshape(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
resize(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
round(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
searchsorted(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setflags(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
squeeze(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
std(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
swapaxes(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
take(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tofile(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tolist(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tostring(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
trace(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
transpose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
var(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
view(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.

Data descriptors inherited from generic:
T
transpose
__array_interface__
Array protocol: Python side
__array_priority__
Array priority.
__array_struct__
Array protocol: struct
base
base object
data
pointer to start of data
dtype
get array data-descriptor
flags
integer value of flags
flat
a 1-d view of scalar
imag
imaginary part of scalar
itemsize
length of one element in bytes
nbytes
length of item in bytes
ndim
number of array dimensions
real
real part of scalar
shape
tuple of array dimensions
size
number of elements in the gentype
strides
tuple of bytes steps in each dimension

 
uint0 = class uint64(unsignedinteger)
    
Method resolution order:
uint64
unsignedinteger
integer
number
generic
__builtin__.object

Methods defined here:
__eq__(...)
x.__eq__(y) <==> x==y
__ge__(...)
x.__ge__(y) <==> x>=y
__gt__(...)
x.__gt__(y) <==> x>y
__hash__(...)
x.__hash__() <==> hash(x)
__index__(...)
x[y:z] <==> x[y.__index__():z.__index__()]
__le__(...)
x.__le__(y) <==> x<=y
__lt__(...)
x.__lt__(y) <==> x<y
__ne__(...)
x.__ne__(y) <==> x!=y

Data and other attributes defined here:
__new__ = <built-in method __new__ of type object>
T.__new__(S, ...) -> a new object with type S, a subtype of T

Methods inherited from generic:
__abs__(...)
x.__abs__() <==> abs(x)
__add__(...)
x.__add__(y) <==> x+y
__and__(...)
x.__and__(y) <==> x&y
__array__(...)
sc.__array__(|type) return 0-dim array
__array_wrap__(...)
sc.__array_wrap__(obj) return scalar from array
__copy__(...)
__deepcopy__(...)
__div__(...)
x.__div__(y) <==> x/y
__divmod__(...)
x.__divmod__(y) <==> divmod(x, y)
__float__(...)
x.__float__() <==> float(x)
__floordiv__(...)
x.__floordiv__(y) <==> x//y
__format__(...)
NumPy array scalar formatter
__getitem__(...)
x.__getitem__(y) <==> x[y]
__hex__(...)
x.__hex__() <==> hex(x)
__int__(...)
x.__int__() <==> int(x)
__invert__(...)
x.__invert__() <==> ~x
__long__(...)
x.__long__() <==> long(x)
__lshift__(...)
x.__lshift__(y) <==> x<<y
__mod__(...)
x.__mod__(y) <==> x%y
__mul__(...)
x.__mul__(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__(...)
__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
__setstate__(...)
__str__(...)
x.__str__() <==> str(x)
__sub__(...)
x.__sub__(y) <==> x-y
__truediv__(...)
x.__truediv__(y) <==> x/y
__xor__(...)
x.__xor__(y) <==> x^y
all(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
any(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmax(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmin(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argsort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
astype(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
byteswap(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
choose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
clip(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
compress(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
conj(...)
conjugate(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
copy(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumprod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumsum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
diagonal(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dump(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dumps(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
fill(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
flatten(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
getfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
item(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
itemset(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
max(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
mean(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
min(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
newbyteorder(...)
newbyteorder(new_order='S')
 
Return a new `dtype` with a different byte order.
 
Changes are also made in all fields and sub-arrays of the data type.
 
The `new_order` code can be any from the following:
 
* {'<', 'L'} - little endian
* {'>', 'B'} - big endian
* {'=', 'N'} - native order
* 'S' - swap dtype from current to opposite endian
* {'|', 'I'} - ignore (no change to byte order)
 
Parameters
----------
new_order : str, optional
    Byte order to force; a value from the byte order specifications
    above.  The default value ('S') results in swapping the current
    byte order. The code does a case-insensitive check on the first
    letter of `new_order` for the alternatives above.  For example,
    any of 'B' or 'b' or 'biggish' are valid to specify big-endian.
 
 
Returns
-------
new_dtype : dtype
    New `dtypeobject with the given change to the byte order.
nonzero(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
prod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ptp(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
put(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ravel(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
repeat(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
reshape(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
resize(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
round(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
searchsorted(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setflags(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
squeeze(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
std(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
swapaxes(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
take(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tofile(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tolist(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tostring(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
trace(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
transpose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
var(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
view(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.

Data descriptors inherited from generic:
T
transpose
__array_interface__
Array protocol: Python side
__array_priority__
Array priority.
__array_struct__
Array protocol: struct
base
base object
data
pointer to start of data
dtype
get array data-descriptor
flags
integer value of flags
flat
a 1-d view of scalar
imag
imaginary part of scalar
itemsize
length of one element in bytes
nbytes
length of item in bytes
ndim
number of array dimensions
real
real part of scalar
shape
tuple of array dimensions
size
number of elements in the gentype
strides
tuple of bytes steps in each dimension

 
class uint16(unsignedinteger)
    
Method resolution order:
uint16
unsignedinteger
integer
number
generic
__builtin__.object

Methods defined here:
__eq__(...)
x.__eq__(y) <==> x==y
__ge__(...)
x.__ge__(y) <==> x>=y
__gt__(...)
x.__gt__(y) <==> x>y
__hash__(...)
x.__hash__() <==> hash(x)
__index__(...)
x[y:z] <==> x[y.__index__():z.__index__()]
__le__(...)
x.__le__(y) <==> x<=y
__lt__(...)
x.__lt__(y) <==> x<y
__ne__(...)
x.__ne__(y) <==> x!=y

Data and other attributes defined here:
__new__ = <built-in method __new__ of type object>
T.__new__(S, ...) -> a new object with type S, a subtype of T

Methods inherited from generic:
__abs__(...)
x.__abs__() <==> abs(x)
__add__(...)
x.__add__(y) <==> x+y
__and__(...)
x.__and__(y) <==> x&y
__array__(...)
sc.__array__(|type) return 0-dim array
__array_wrap__(...)
sc.__array_wrap__(obj) return scalar from array
__copy__(...)
__deepcopy__(...)
__div__(...)
x.__div__(y) <==> x/y
__divmod__(...)
x.__divmod__(y) <==> divmod(x, y)
__float__(...)
x.__float__() <==> float(x)
__floordiv__(...)
x.__floordiv__(y) <==> x//y
__format__(...)
NumPy array scalar formatter
__getitem__(...)
x.__getitem__(y) <==> x[y]
__hex__(...)
x.__hex__() <==> hex(x)
__int__(...)
x.__int__() <==> int(x)
__invert__(...)
x.__invert__() <==> ~x
__long__(...)
x.__long__() <==> long(x)
__lshift__(...)
x.__lshift__(y) <==> x<<y
__mod__(...)
x.__mod__(y) <==> x%y
__mul__(...)
x.__mul__(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__(...)
__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
__setstate__(...)
__str__(...)
x.__str__() <==> str(x)
__sub__(...)
x.__sub__(y) <==> x-y
__truediv__(...)
x.__truediv__(y) <==> x/y
__xor__(...)
x.__xor__(y) <==> x^y
all(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
any(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmax(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmin(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argsort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
astype(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
byteswap(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
choose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
clip(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
compress(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
conj(...)
conjugate(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
copy(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumprod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumsum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
diagonal(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dump(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dumps(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
fill(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
flatten(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
getfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
item(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
itemset(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
max(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
mean(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
min(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
newbyteorder(...)
newbyteorder(new_order='S')
 
Return a new `dtype` with a different byte order.
 
Changes are also made in all fields and sub-arrays of the data type.
 
The `new_order` code can be any from the following:
 
* {'<', 'L'} - little endian
* {'>', 'B'} - big endian
* {'=', 'N'} - native order
* 'S' - swap dtype from current to opposite endian
* {'|', 'I'} - ignore (no change to byte order)
 
Parameters
----------
new_order : str, optional
    Byte order to force; a value from the byte order specifications
    above.  The default value ('S') results in swapping the current
    byte order. The code does a case-insensitive check on the first
    letter of `new_order` for the alternatives above.  For example,
    any of 'B' or 'b' or 'biggish' are valid to specify big-endian.
 
 
Returns
-------
new_dtype : dtype
    New `dtypeobject with the given change to the byte order.
nonzero(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
prod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ptp(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
put(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ravel(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
repeat(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
reshape(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
resize(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
round(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
searchsorted(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setflags(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
squeeze(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
std(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
swapaxes(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
take(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tofile(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tolist(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tostring(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
trace(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
transpose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
var(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
view(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.

Data descriptors inherited from generic:
T
transpose
__array_interface__
Array protocol: Python side
__array_priority__
Array priority.
__array_struct__
Array protocol: struct
base
base object
data
pointer to start of data
dtype
get array data-descriptor
flags
integer value of flags
flat
a 1-d view of scalar
imag
imaginary part of scalar
itemsize
length of one element in bytes
nbytes
length of item in bytes
ndim
number of array dimensions
real
real part of scalar
shape
tuple of array dimensions
size
number of elements in the gentype
strides
tuple of bytes steps in each dimension

 
class uint32(unsignedinteger)
    
Method resolution order:
uint32
unsignedinteger
integer
number
generic
__builtin__.object

Methods defined here:
__eq__(...)
x.__eq__(y) <==> x==y
__ge__(...)
x.__ge__(y) <==> x>=y
__gt__(...)
x.__gt__(y) <==> x>y
__hash__(...)
x.__hash__() <==> hash(x)
__index__(...)
x[y:z] <==> x[y.__index__():z.__index__()]
__le__(...)
x.__le__(y) <==> x<=y
__lt__(...)
x.__lt__(y) <==> x<y
__ne__(...)
x.__ne__(y) <==> x!=y

Data and other attributes defined here:
__new__ = <built-in method __new__ of type object>
T.__new__(S, ...) -> a new object with type S, a subtype of T

Methods inherited from generic:
__abs__(...)
x.__abs__() <==> abs(x)
__add__(...)
x.__add__(y) <==> x+y
__and__(...)
x.__and__(y) <==> x&y
__array__(...)
sc.__array__(|type) return 0-dim array
__array_wrap__(...)
sc.__array_wrap__(obj) return scalar from array
__copy__(...)
__deepcopy__(...)
__div__(...)
x.__div__(y) <==> x/y
__divmod__(...)
x.__divmod__(y) <==> divmod(x, y)
__float__(...)
x.__float__() <==> float(x)
__floordiv__(...)
x.__floordiv__(y) <==> x//y
__format__(...)
NumPy array scalar formatter
__getitem__(...)
x.__getitem__(y) <==> x[y]
__hex__(...)
x.__hex__() <==> hex(x)
__int__(...)
x.__int__() <==> int(x)
__invert__(...)
x.__invert__() <==> ~x
__long__(...)
x.__long__() <==> long(x)
__lshift__(...)
x.__lshift__(y) <==> x<<y
__mod__(...)
x.__mod__(y) <==> x%y
__mul__(...)
x.__mul__(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__(...)
__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
__setstate__(...)
__str__(...)
x.__str__() <==> str(x)
__sub__(...)
x.__sub__(y) <==> x-y
__truediv__(...)
x.__truediv__(y) <==> x/y
__xor__(...)
x.__xor__(y) <==> x^y
all(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
any(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmax(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmin(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argsort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
astype(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
byteswap(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
choose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
clip(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
compress(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
conj(...)
conjugate(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
copy(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumprod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumsum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
diagonal(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dump(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dumps(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
fill(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
flatten(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
getfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
item(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
itemset(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
max(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
mean(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
min(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
newbyteorder(...)
newbyteorder(new_order='S')
 
Return a new `dtype` with a different byte order.
 
Changes are also made in all fields and sub-arrays of the data type.
 
The `new_order` code can be any from the following:
 
* {'<', 'L'} - little endian
* {'>', 'B'} - big endian
* {'=', 'N'} - native order
* 'S' - swap dtype from current to opposite endian
* {'|', 'I'} - ignore (no change to byte order)
 
Parameters
----------
new_order : str, optional
    Byte order to force; a value from the byte order specifications
    above.  The default value ('S') results in swapping the current
    byte order. The code does a case-insensitive check on the first
    letter of `new_order` for the alternatives above.  For example,
    any of 'B' or 'b' or 'biggish' are valid to specify big-endian.
 
 
Returns
-------
new_dtype : dtype
    New `dtypeobject with the given change to the byte order.
nonzero(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
prod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ptp(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
put(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ravel(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
repeat(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
reshape(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
resize(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
round(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
searchsorted(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setflags(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
squeeze(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
std(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
swapaxes(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
take(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tofile(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tolist(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tostring(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
trace(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
transpose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
var(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
view(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.

Data descriptors inherited from generic:
T
transpose
__array_interface__
Array protocol: Python side
__array_priority__
Array priority.
__array_struct__
Array protocol: struct
base
base object
data
pointer to start of data
dtype
get array data-descriptor
flags
integer value of flags
flat
a 1-d view of scalar
imag
imaginary part of scalar
itemsize
length of one element in bytes
nbytes
length of item in bytes
ndim
number of array dimensions
real
real part of scalar
shape
tuple of array dimensions
size
number of elements in the gentype
strides
tuple of bytes steps in each dimension

 
class uint64(unsignedinteger)
    
Method resolution order:
uint64
unsignedinteger
integer
number
generic
__builtin__.object

Methods defined here:
__eq__(...)
x.__eq__(y) <==> x==y
__ge__(...)
x.__ge__(y) <==> x>=y
__gt__(...)
x.__gt__(y) <==> x>y
__hash__(...)
x.__hash__() <==> hash(x)
__index__(...)
x[y:z] <==> x[y.__index__():z.__index__()]
__le__(...)
x.__le__(y) <==> x<=y
__lt__(...)
x.__lt__(y) <==> x<y
__ne__(...)
x.__ne__(y) <==> x!=y

Data and other attributes defined here:
__new__ = <built-in method __new__ of type object>
T.__new__(S, ...) -> a new object with type S, a subtype of T

Methods inherited from generic:
__abs__(...)
x.__abs__() <==> abs(x)
__add__(...)
x.__add__(y) <==> x+y
__and__(...)
x.__and__(y) <==> x&y
__array__(...)
sc.__array__(|type) return 0-dim array
__array_wrap__(...)
sc.__array_wrap__(obj) return scalar from array
__copy__(...)
__deepcopy__(...)
__div__(...)
x.__div__(y) <==> x/y
__divmod__(...)
x.__divmod__(y) <==> divmod(x, y)
__float__(...)
x.__float__() <==> float(x)
__floordiv__(...)
x.__floordiv__(y) <==> x//y
__format__(...)
NumPy array scalar formatter
__getitem__(...)
x.__getitem__(y) <==> x[y]
__hex__(...)
x.__hex__() <==> hex(x)
__int__(...)
x.__int__() <==> int(x)
__invert__(...)
x.__invert__() <==> ~x
__long__(...)
x.__long__() <==> long(x)
__lshift__(...)
x.__lshift__(y) <==> x<<y
__mod__(...)
x.__mod__(y) <==> x%y
__mul__(...)
x.__mul__(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__(...)
__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
__setstate__(...)
__str__(...)
x.__str__() <==> str(x)
__sub__(...)
x.__sub__(y) <==> x-y
__truediv__(...)
x.__truediv__(y) <==> x/y
__xor__(...)
x.__xor__(y) <==> x^y
all(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
any(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmax(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmin(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argsort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
astype(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
byteswap(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
choose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
clip(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
compress(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
conj(...)
conjugate(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
copy(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumprod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumsum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
diagonal(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dump(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dumps(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
fill(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
flatten(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
getfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
item(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
itemset(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
max(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
mean(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
min(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
newbyteorder(...)
newbyteorder(new_order='S')
 
Return a new `dtype` with a different byte order.
 
Changes are also made in all fields and sub-arrays of the data type.
 
The `new_order` code can be any from the following:
 
* {'<', 'L'} - little endian
* {'>', 'B'} - big endian
* {'=', 'N'} - native order
* 'S' - swap dtype from current to opposite endian
* {'|', 'I'} - ignore (no change to byte order)
 
Parameters
----------
new_order : str, optional
    Byte order to force; a value from the byte order specifications
    above.  The default value ('S') results in swapping the current
    byte order. The code does a case-insensitive check on the first
    letter of `new_order` for the alternatives above.  For example,
    any of 'B' or 'b' or 'biggish' are valid to specify big-endian.
 
 
Returns
-------
new_dtype : dtype
    New `dtypeobject with the given change to the byte order.
nonzero(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
prod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ptp(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
put(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ravel(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
repeat(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
reshape(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
resize(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
round(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
searchsorted(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setflags(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
squeeze(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
std(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
swapaxes(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
take(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tofile(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tolist(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tostring(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
trace(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
transpose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
var(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
view(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.

Data descriptors inherited from generic:
T
transpose
__array_interface__
Array protocol: Python side
__array_priority__
Array priority.
__array_struct__
Array protocol: struct
base
base object
data
pointer to start of data
dtype
get array data-descriptor
flags
integer value of flags
flat
a 1-d view of scalar
imag
imaginary part of scalar
itemsize
length of one element in bytes
nbytes
length of item in bytes
ndim
number of array dimensions
real
real part of scalar
shape
tuple of array dimensions
size
number of elements in the gentype
strides
tuple of bytes steps in each dimension

 
class uint8(unsignedinteger)
    
Method resolution order:
uint8
unsignedinteger
integer
number
generic
__builtin__.object

Methods defined here:
__eq__(...)
x.__eq__(y) <==> x==y
__ge__(...)
x.__ge__(y) <==> x>=y
__gt__(...)
x.__gt__(y) <==> x>y
__hash__(...)
x.__hash__() <==> hash(x)
__index__(...)
x[y:z] <==> x[y.__index__():z.__index__()]
__le__(...)
x.__le__(y) <==> x<=y
__lt__(...)
x.__lt__(y) <==> x<y
__ne__(...)
x.__ne__(y) <==> x!=y

Data and other attributes defined here:
__new__ = <built-in method __new__ of type object>
T.__new__(S, ...) -> a new object with type S, a subtype of T

Methods inherited from generic:
__abs__(...)
x.__abs__() <==> abs(x)
__add__(...)
x.__add__(y) <==> x+y
__and__(...)
x.__and__(y) <==> x&y
__array__(...)
sc.__array__(|type) return 0-dim array
__array_wrap__(...)
sc.__array_wrap__(obj) return scalar from array
__copy__(...)
__deepcopy__(...)
__div__(...)
x.__div__(y) <==> x/y
__divmod__(...)
x.__divmod__(y) <==> divmod(x, y)
__float__(...)
x.__float__() <==> float(x)
__floordiv__(...)
x.__floordiv__(y) <==> x//y
__format__(...)
NumPy array scalar formatter
__getitem__(...)
x.__getitem__(y) <==> x[y]
__hex__(...)
x.__hex__() <==> hex(x)
__int__(...)
x.__int__() <==> int(x)
__invert__(...)
x.__invert__() <==> ~x
__long__(...)
x.__long__() <==> long(x)
__lshift__(...)
x.__lshift__(y) <==> x<<y
__mod__(...)
x.__mod__(y) <==> x%y
__mul__(...)
x.__mul__(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__(...)
__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
__setstate__(...)
__str__(...)
x.__str__() <==> str(x)
__sub__(...)
x.__sub__(y) <==> x-y
__truediv__(...)
x.__truediv__(y) <==> x/y
__xor__(...)
x.__xor__(y) <==> x^y
all(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
any(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmax(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmin(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argsort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
astype(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
byteswap(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
choose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
clip(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
compress(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
conj(...)
conjugate(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
copy(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumprod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumsum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
diagonal(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dump(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dumps(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
fill(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
flatten(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
getfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
item(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
itemset(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
max(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
mean(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
min(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
newbyteorder(...)
newbyteorder(new_order='S')
 
Return a new `dtype` with a different byte order.
 
Changes are also made in all fields and sub-arrays of the data type.
 
The `new_order` code can be any from the following:
 
* {'<', 'L'} - little endian
* {'>', 'B'} - big endian
* {'=', 'N'} - native order
* 'S' - swap dtype from current to opposite endian
* {'|', 'I'} - ignore (no change to byte order)
 
Parameters
----------
new_order : str, optional
    Byte order to force; a value from the byte order specifications
    above.  The default value ('S') results in swapping the current
    byte order. The code does a case-insensitive check on the first
    letter of `new_order` for the alternatives above.  For example,
    any of 'B' or 'b' or 'biggish' are valid to specify big-endian.
 
 
Returns
-------
new_dtype : dtype
    New `dtypeobject with the given change to the byte order.
nonzero(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
prod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ptp(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
put(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ravel(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
repeat(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
reshape(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
resize(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
round(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
searchsorted(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setflags(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
squeeze(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
std(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
swapaxes(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
take(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tofile(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tolist(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tostring(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
trace(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
transpose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
var(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
view(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.

Data descriptors inherited from generic:
T
transpose
__array_interface__
Array protocol: Python side
__array_priority__
Array priority.
__array_struct__
Array protocol: struct
base
base object
data
pointer to start of data
dtype
get array data-descriptor
flags
integer value of flags
flat
a 1-d view of scalar
imag
imaginary part of scalar
itemsize
length of one element in bytes
nbytes
length of item in bytes
ndim
number of array dimensions
real
real part of scalar
shape
tuple of array dimensions
size
number of elements in the gentype
strides
tuple of bytes steps in each dimension

 
uintc = class uint32(unsignedinteger)
    
Method resolution order:
uint32
unsignedinteger
integer
number
generic
__builtin__.object

Methods defined here:
__eq__(...)
x.__eq__(y) <==> x==y
__ge__(...)
x.__ge__(y) <==> x>=y
__gt__(...)
x.__gt__(y) <==> x>y
__hash__(...)
x.__hash__() <==> hash(x)
__index__(...)
x[y:z] <==> x[y.__index__():z.__index__()]
__le__(...)
x.__le__(y) <==> x<=y
__lt__(...)
x.__lt__(y) <==> x<y
__ne__(...)
x.__ne__(y) <==> x!=y

Data and other attributes defined here:
__new__ = <built-in method __new__ of type object>
T.__new__(S, ...) -> a new object with type S, a subtype of T

Methods inherited from generic:
__abs__(...)
x.__abs__() <==> abs(x)
__add__(...)
x.__add__(y) <==> x+y
__and__(...)
x.__and__(y) <==> x&y
__array__(...)
sc.__array__(|type) return 0-dim array
__array_wrap__(...)
sc.__array_wrap__(obj) return scalar from array
__copy__(...)
__deepcopy__(...)
__div__(...)
x.__div__(y) <==> x/y
__divmod__(...)
x.__divmod__(y) <==> divmod(x, y)
__float__(...)
x.__float__() <==> float(x)
__floordiv__(...)
x.__floordiv__(y) <==> x//y
__format__(...)
NumPy array scalar formatter
__getitem__(...)
x.__getitem__(y) <==> x[y]
__hex__(...)
x.__hex__() <==> hex(x)
__int__(...)
x.__int__() <==> int(x)
__invert__(...)
x.__invert__() <==> ~x
__long__(...)
x.__long__() <==> long(x)
__lshift__(...)
x.__lshift__(y) <==> x<<y
__mod__(...)
x.__mod__(y) <==> x%y
__mul__(...)
x.__mul__(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__(...)
__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
__setstate__(...)
__str__(...)
x.__str__() <==> str(x)
__sub__(...)
x.__sub__(y) <==> x-y
__truediv__(...)
x.__truediv__(y) <==> x/y
__xor__(...)
x.__xor__(y) <==> x^y
all(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
any(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmax(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmin(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argsort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
astype(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
byteswap(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
choose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
clip(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
compress(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
conj(...)
conjugate(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
copy(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumprod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumsum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
diagonal(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dump(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dumps(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
fill(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
flatten(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
getfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
item(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
itemset(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
max(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
mean(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
min(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
newbyteorder(...)
newbyteorder(new_order='S')
 
Return a new `dtype` with a different byte order.
 
Changes are also made in all fields and sub-arrays of the data type.
 
The `new_order` code can be any from the following:
 
* {'<', 'L'} - little endian
* {'>', 'B'} - big endian
* {'=', 'N'} - native order
* 'S' - swap dtype from current to opposite endian
* {'|', 'I'} - ignore (no change to byte order)
 
Parameters
----------
new_order : str, optional
    Byte order to force; a value from the byte order specifications
    above.  The default value ('S') results in swapping the current
    byte order. The code does a case-insensitive check on the first
    letter of `new_order` for the alternatives above.  For example,
    any of 'B' or 'b' or 'biggish' are valid to specify big-endian.
 
 
Returns
-------
new_dtype : dtype
    New `dtypeobject with the given change to the byte order.
nonzero(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
prod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ptp(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
put(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ravel(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
repeat(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
reshape(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
resize(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
round(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
searchsorted(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setflags(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
squeeze(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
std(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
swapaxes(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
take(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tofile(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tolist(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tostring(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
trace(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
transpose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
var(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
view(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.

Data descriptors inherited from generic:
T
transpose
__array_interface__
Array protocol: Python side
__array_priority__
Array priority.
__array_struct__
Array protocol: struct
base
base object
data
pointer to start of data
dtype
get array data-descriptor
flags
integer value of flags
flat
a 1-d view of scalar
imag
imaginary part of scalar
itemsize
length of one element in bytes
nbytes
length of item in bytes
ndim
number of array dimensions
real
real part of scalar
shape
tuple of array dimensions
size
number of elements in the gentype
strides
tuple of bytes steps in each dimension

 
uintp = class uint64(unsignedinteger)
    
Method resolution order:
uint64
unsignedinteger
integer
number
generic
__builtin__.object

Methods defined here:
__eq__(...)
x.__eq__(y) <==> x==y
__ge__(...)
x.__ge__(y) <==> x>=y
__gt__(...)
x.__gt__(y) <==> x>y
__hash__(...)
x.__hash__() <==> hash(x)
__index__(...)
x[y:z] <==> x[y.__index__():z.__index__()]
__le__(...)
x.__le__(y) <==> x<=y
__lt__(...)
x.__lt__(y) <==> x<y
__ne__(...)
x.__ne__(y) <==> x!=y

Data and other attributes defined here:
__new__ = <built-in method __new__ of type object>
T.__new__(S, ...) -> a new object with type S, a subtype of T

Methods inherited from generic:
__abs__(...)
x.__abs__() <==> abs(x)
__add__(...)
x.__add__(y) <==> x+y
__and__(...)
x.__and__(y) <==> x&y
__array__(...)
sc.__array__(|type) return 0-dim array
__array_wrap__(...)
sc.__array_wrap__(obj) return scalar from array
__copy__(...)
__deepcopy__(...)
__div__(...)
x.__div__(y) <==> x/y
__divmod__(...)
x.__divmod__(y) <==> divmod(x, y)
__float__(...)
x.__float__() <==> float(x)
__floordiv__(...)
x.__floordiv__(y) <==> x//y
__format__(...)
NumPy array scalar formatter
__getitem__(...)
x.__getitem__(y) <==> x[y]
__hex__(...)
x.__hex__() <==> hex(x)
__int__(...)
x.__int__() <==> int(x)
__invert__(...)
x.__invert__() <==> ~x
__long__(...)
x.__long__() <==> long(x)
__lshift__(...)
x.__lshift__(y) <==> x<<y
__mod__(...)
x.__mod__(y) <==> x%y
__mul__(...)
x.__mul__(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__(...)
__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
__setstate__(...)
__str__(...)
x.__str__() <==> str(x)
__sub__(...)
x.__sub__(y) <==> x-y
__truediv__(...)
x.__truediv__(y) <==> x/y
__xor__(...)
x.__xor__(y) <==> x^y
all(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
any(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmax(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmin(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argsort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
astype(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
byteswap(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
choose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
clip(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
compress(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
conj(...)
conjugate(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
copy(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumprod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumsum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
diagonal(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dump(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dumps(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
fill(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
flatten(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
getfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
item(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
itemset(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
max(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
mean(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
min(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
newbyteorder(...)
newbyteorder(new_order='S')
 
Return a new `dtype` with a different byte order.
 
Changes are also made in all fields and sub-arrays of the data type.
 
The `new_order` code can be any from the following:
 
* {'<', 'L'} - little endian
* {'>', 'B'} - big endian
* {'=', 'N'} - native order
* 'S' - swap dtype from current to opposite endian
* {'|', 'I'} - ignore (no change to byte order)
 
Parameters
----------
new_order : str, optional
    Byte order to force; a value from the byte order specifications
    above.  The default value ('S') results in swapping the current
    byte order. The code does a case-insensitive check on the first
    letter of `new_order` for the alternatives above.  For example,
    any of 'B' or 'b' or 'biggish' are valid to specify big-endian.
 
 
Returns
-------
new_dtype : dtype
    New `dtypeobject with the given change to the byte order.
nonzero(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
prod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ptp(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
put(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ravel(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
repeat(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
reshape(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
resize(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
round(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
searchsorted(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setflags(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
squeeze(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
std(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
swapaxes(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
take(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tofile(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tolist(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tostring(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
trace(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
transpose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
var(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
view(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.

Data descriptors inherited from generic:
T
transpose
__array_interface__
Array protocol: Python side
__array_priority__
Array priority.
__array_struct__
Array protocol: struct
base
base object
data
pointer to start of data
dtype
get array data-descriptor
flags
integer value of flags
flat
a 1-d view of scalar
imag
imaginary part of scalar
itemsize
length of one element in bytes
nbytes
length of item in bytes
ndim
number of array dimensions
real
real part of scalar
shape
tuple of array dimensions
size
number of elements in the gentype
strides
tuple of bytes steps in each dimension

 
ulonglong = class uint64(unsignedinteger)
    
Method resolution order:
uint64
unsignedinteger
integer
number
generic
__builtin__.object

Methods defined here:
__eq__(...)
x.__eq__(y) <==> x==y
__ge__(...)
x.__ge__(y) <==> x>=y
__gt__(...)
x.__gt__(y) <==> x>y
__hash__(...)
x.__hash__() <==> hash(x)
__index__(...)
x[y:z] <==> x[y.__index__():z.__index__()]
__le__(...)
x.__le__(y) <==> x<=y
__lt__(...)
x.__lt__(y) <==> x<y
__ne__(...)
x.__ne__(y) <==> x!=y

Data and other attributes defined here:
__new__ = <built-in method __new__ of type object>
T.__new__(S, ...) -> a new object with type S, a subtype of T

Methods inherited from generic:
__abs__(...)
x.__abs__() <==> abs(x)
__add__(...)
x.__add__(y) <==> x+y
__and__(...)
x.__and__(y) <==> x&y
__array__(...)
sc.__array__(|type) return 0-dim array
__array_wrap__(...)
sc.__array_wrap__(obj) return scalar from array
__copy__(...)
__deepcopy__(...)
__div__(...)
x.__div__(y) <==> x/y
__divmod__(...)
x.__divmod__(y) <==> divmod(x, y)
__float__(...)
x.__float__() <==> float(x)
__floordiv__(...)
x.__floordiv__(y) <==> x//y
__format__(...)
NumPy array scalar formatter
__getitem__(...)
x.__getitem__(y) <==> x[y]
__hex__(...)
x.__hex__() <==> hex(x)
__int__(...)
x.__int__() <==> int(x)
__invert__(...)
x.__invert__() <==> ~x
__long__(...)
x.__long__() <==> long(x)
__lshift__(...)
x.__lshift__(y) <==> x<<y
__mod__(...)
x.__mod__(y) <==> x%y
__mul__(...)
x.__mul__(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__(...)
__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
__setstate__(...)
__str__(...)
x.__str__() <==> str(x)
__sub__(...)
x.__sub__(y) <==> x-y
__truediv__(...)
x.__truediv__(y) <==> x/y
__xor__(...)
x.__xor__(y) <==> x^y
all(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
any(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmax(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmin(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argsort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
astype(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
byteswap(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
choose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
clip(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
compress(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
conj(...)
conjugate(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
copy(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumprod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumsum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
diagonal(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dump(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dumps(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
fill(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
flatten(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
getfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
item(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
itemset(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
max(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
mean(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
min(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
newbyteorder(...)
newbyteorder(new_order='S')
 
Return a new `dtype` with a different byte order.
 
Changes are also made in all fields and sub-arrays of the data type.
 
The `new_order` code can be any from the following:
 
* {'<', 'L'} - little endian
* {'>', 'B'} - big endian
* {'=', 'N'} - native order
* 'S' - swap dtype from current to opposite endian
* {'|', 'I'} - ignore (no change to byte order)
 
Parameters
----------
new_order : str, optional
    Byte order to force; a value from the byte order specifications
    above.  The default value ('S') results in swapping the current
    byte order. The code does a case-insensitive check on the first
    letter of `new_order` for the alternatives above.  For example,
    any of 'B' or 'b' or 'biggish' are valid to specify big-endian.
 
 
Returns
-------
new_dtype : dtype
    New `dtypeobject with the given change to the byte order.
nonzero(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
prod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ptp(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
put(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ravel(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
repeat(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
reshape(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
resize(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
round(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
searchsorted(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setflags(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
squeeze(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
std(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
swapaxes(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
take(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tofile(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tolist(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tostring(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
trace(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
transpose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
var(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
view(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.

Data descriptors inherited from generic:
T
transpose
__array_interface__
Array protocol: Python side
__array_priority__
Array priority.
__array_struct__
Array protocol: struct
base
base object
data
pointer to start of data
dtype
get array data-descriptor
flags
integer value of flags
flat
a 1-d view of scalar
imag
imaginary part of scalar
itemsize
length of one element in bytes
nbytes
length of item in bytes
ndim
number of array dimensions
real
real part of scalar
shape
tuple of array dimensions
size
number of elements in the gentype
strides
tuple of bytes steps in each dimension

 
unicode0 = class unicode_(__builtin__.unicode, character)
    
Method resolution order:
unicode_
__builtin__.unicode
__builtin__.basestring
character
flexible
generic
__builtin__.object

Methods defined here:
__eq__(...)
x.__eq__(y) <==> x==y
__ge__(...)
x.__ge__(y) <==> x>=y
__gt__(...)
x.__gt__(y) <==> x>y
__hash__(...)
x.__hash__() <==> hash(x)
__le__(...)
x.__le__(y) <==> x<=y
__lt__(...)
x.__lt__(y) <==> x<y
__ne__(...)
x.__ne__(y) <==> x!=y
__repr__(...)
x.__repr__() <==> repr(x)
__str__(...)
x.__str__() <==> str(x)

Data and other attributes defined here:
__new__ = <built-in method __new__ of type object>
T.__new__(S, ...) -> a new object with type S, a subtype of T

Methods inherited from __builtin__.unicode:
__add__(...)
x.__add__(y) <==> x+y
__contains__(...)
x.__contains__(y) <==> y in x
__format__(...)
S.__format__(format_spec) -> unicode
 
Return a formatted version of S as described by format_spec.
__getattribute__(...)
x.__getattribute__('name') <==> x.name
__getitem__(...)
x.__getitem__(y) <==> x[y]
__getnewargs__(...)
__getslice__(...)
x.__getslice__(i, j) <==> x[i:j]
 
Use of negative indices is not supported.
__len__(...)
x.__len__() <==> len(x)
__mod__(...)
x.__mod__(y) <==> x%y
__mul__(...)
x.__mul__(n) <==> x*n
__rmod__(...)
x.__rmod__(y) <==> y%x
__rmul__(...)
x.__rmul__(n) <==> n*x
__sizeof__(...)
S.__sizeof__() -> size of S in memory, in bytes
capitalize(...)
S.capitalize() -> unicode
 
Return a capitalized version of S, i.e. make the first character
have upper case and the rest lower case.
center(...)
S.center(width[, fillchar]) -> unicode
 
Return S centered in a Unicode string of length width. Padding is
done using the specified fill character (default is a space)
count(...)
S.count(sub[, start[, end]]) -> int
 
Return the number of non-overlapping occurrences of substring sub in
Unicode string S[start:end].  Optional arguments start and end are
interpreted as in slice notation.
decode(...)
S.decode([encoding[,errors]]) -> string or unicode
 
Decodes S using the codec registered for encoding. encoding defaults
to the default encoding. errors may be given to set a different error
handling scheme. Default is 'strict' meaning that encoding errors raise
a UnicodeDecodeError. Other possible values are 'ignore' and 'replace'
as well as any other name registered with codecs.register_error that is
able to handle UnicodeDecodeErrors.
encode(...)
S.encode([encoding[,errors]]) -> string or unicode
 
Encodes S using the codec registered for encoding. encoding defaults
to the default encoding. errors may be given to set a different error
handling scheme. Default is 'strict' meaning that encoding errors raise
a UnicodeEncodeError. Other possible values are 'ignore', 'replace' and
'xmlcharrefreplace' as well as any other name registered with
codecs.register_error that can handle UnicodeEncodeErrors.
endswith(...)
S.endswith(suffix[, start[, end]]) -> bool
 
Return True if S ends with the specified suffix, False otherwise.
With optional start, test S beginning at that position.
With optional end, stop comparing S at that position.
suffix can also be a tuple of strings to try.
expandtabs(...)
S.expandtabs([tabsize]) -> unicode
 
Return a copy of S where all tab characters are expanded using spaces.
If tabsize is not given, a tab size of 8 characters is assumed.
find(...)
S.find(sub [,start [,end]]) -> int
 
Return the lowest index in S where substring sub is found,
such that sub is contained within S[start:end].  Optional
arguments start and end are interpreted as in slice notation.
 
Return -1 on failure.
format(...)
S.format(*args, **kwargs) -> unicode
 
Return a formatted version of S, using substitutions from args and kwargs.
The substitutions are identified by braces ('{' and '}').
index(...)
S.index(sub [,start [,end]]) -> int
 
Like S.find() but raise ValueError when the substring is not found.
isalnum(...)
S.isalnum() -> bool
 
Return True if all characters in S are alphanumeric
and there is at least one character in S, False otherwise.
isalpha(...)
S.isalpha() -> bool
 
Return True if all characters in S are alphabetic
and there is at least one character in S, False otherwise.
isdecimal(...)
S.isdecimal() -> bool
 
Return True if there are only decimal characters in S,
False otherwise.
isdigit(...)
S.isdigit() -> bool
 
Return True if all characters in S are digits
and there is at least one character in S, False otherwise.
islower(...)
S.islower() -> bool
 
Return True if all cased characters in S are lowercase and there is
at least one cased character in S, False otherwise.
isnumeric(...)
S.isnumeric() -> bool
 
Return True if there are only numeric characters in S,
False otherwise.
isspace(...)
S.isspace() -> bool
 
Return True if all characters in S are whitespace
and there is at least one character in S, False otherwise.
istitle(...)
S.istitle() -> bool
 
Return True if S is a titlecased string and there is at least one
character in S, i.e. upper- and titlecase characters may only
follow uncased characters and lowercase characters only cased ones.
Return False otherwise.
isupper(...)
S.isupper() -> bool
 
Return True if all cased characters in S are uppercase and there is
at least one cased character in S, False otherwise.
join(...)
S.join(iterable) -> unicode
 
Return a string which is the concatenation of the strings in the
iterable.  The separator between elements is S.
ljust(...)
S.ljust(width[, fillchar]) -> int
 
Return S left-justified in a Unicode string of length width. Padding is
done using the specified fill character (default is a space).
lower(...)
S.lower() -> unicode
 
Return a copy of the string S converted to lowercase.
lstrip(...)
S.lstrip([chars]) -> unicode
 
Return a copy of the string S with leading whitespace removed.
If chars is given and not None, remove characters in chars instead.
If chars is a str, it will be converted to unicode before stripping
partition(...)
S.partition(sep) -> (head, sep, tail)
 
Search for the separator sep in S, and return the part before it,
the separator itself, and the part after it.  If the separator is not
found, return S and two empty strings.
replace(...)
S.replace(old, new[, count]) -> unicode
 
Return a copy of S with all occurrences of substring
old replaced by new.  If the optional argument count is
given, only the first count occurrences are replaced.
rfind(...)
S.rfind(sub [,start [,end]]) -> int
 
Return the highest index in S where substring sub is found,
such that sub is contained within S[start:end].  Optional
arguments start and end are interpreted as in slice notation.
 
Return -1 on failure.
rindex(...)
S.rindex(sub [,start [,end]]) -> int
 
Like S.rfind() but raise ValueError when the substring is not found.
rjust(...)
S.rjust(width[, fillchar]) -> unicode
 
Return S right-justified in a Unicode string of length width. Padding is
done using the specified fill character (default is a space).
rpartition(...)
S.rpartition(sep) -> (head, sep, tail)
 
Search for the separator sep in S, starting at the end of S, and return
the part before it, the separator itself, and the part after it.  If the
separator is not found, return two empty strings and S.
rsplit(...)
S.rsplit([sep [,maxsplit]]) -> list of strings
 
Return a list of the words in S, using sep as the
delimiter string, starting at the end of the string and
working to the front.  If maxsplit is given, at most maxsplit
splits are done. If sep is not specified, any whitespace string
is a separator.
rstrip(...)
S.rstrip([chars]) -> unicode
 
Return a copy of the string S with trailing whitespace removed.
If chars is given and not None, remove characters in chars instead.
If chars is a str, it will be converted to unicode before stripping
split(...)
S.split([sep [,maxsplit]]) -> list of strings
 
Return a list of the words in S, using sep as the
delimiter string.  If maxsplit is given, at most maxsplit
splits are done. If sep is not specified or is None, any
whitespace string is a separator and empty strings are
removed from the result.
splitlines(...)
S.splitlines(keepends=False) -> list of strings
 
Return a list of the lines in S, breaking at line boundaries.
Line breaks are not included in the resulting list unless keepends
is given and true.
startswith(...)
S.startswith(prefix[, start[, end]]) -> bool
 
Return True if S starts with the specified prefix, False otherwise.
With optional start, test S beginning at that position.
With optional end, stop comparing S at that position.
prefix can also be a tuple of strings to try.
strip(...)
S.strip([chars]) -> unicode
 
Return a copy of the string S with leading and trailing
whitespace removed.
If chars is given and not None, remove characters in chars instead.
If chars is a str, it will be converted to unicode before stripping
swapcase(...)
S.swapcase() -> unicode
 
Return a copy of S with uppercase characters converted to lowercase
and vice versa.
title(...)
S.title() -> unicode
 
Return a titlecased version of S, i.e. words start with title case
characters, all remaining cased characters have lower case.
translate(...)
S.translate(table) -> unicode
 
Return a copy of the string S, where all characters have been mapped
through the given translation table, which must be a mapping of
Unicode ordinals to Unicode ordinals, Unicode strings or None.
Unmapped characters are left untouched. Characters mapped to None
are deleted.
upper(...)
S.upper() -> unicode
 
Return a copy of S converted to uppercase.
zfill(...)
S.zfill(width) -> unicode
 
Pad a numeric string S with zeros on the left, to fill a field
of the specified width. The string S is never truncated.

Methods inherited from generic:
__abs__(...)
x.__abs__() <==> abs(x)
__and__(...)
x.__and__(y) <==> x&y
__array__(...)
sc.__array__(|type) return 0-dim array
__array_wrap__(...)
sc.__array_wrap__(obj) return scalar from array
__copy__(...)
__deepcopy__(...)
__div__(...)
x.__div__(y) <==> x/y
__divmod__(...)
x.__divmod__(y) <==> divmod(x, y)
__float__(...)
x.__float__() <==> float(x)
__floordiv__(...)
x.__floordiv__(y) <==> x//y
__hex__(...)
x.__hex__() <==> hex(x)
__int__(...)
x.__int__() <==> int(x)
__invert__(...)
x.__invert__() <==> ~x
__long__(...)
x.__long__() <==> long(x)
__lshift__(...)
x.__lshift__(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__(...)
__rfloordiv__(...)
x.__rfloordiv__(y) <==> y//x
__rlshift__(...)
x.__rlshift__(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
__setstate__(...)
__sub__(...)
x.__sub__(y) <==> x-y
__truediv__(...)
x.__truediv__(y) <==> x/y
__xor__(...)
x.__xor__(y) <==> x^y
all(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
any(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmax(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmin(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argsort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
astype(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
byteswap(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
choose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
clip(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
compress(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
conj(...)
conjugate(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
copy(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumprod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumsum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
diagonal(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dump(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dumps(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
fill(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
flatten(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
getfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
item(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
itemset(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
max(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
mean(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
min(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
newbyteorder(...)
newbyteorder(new_order='S')
 
Return a new `dtype` with a different byte order.
 
Changes are also made in all fields and sub-arrays of the data type.
 
The `new_order` code can be any from the following:
 
* {'<', 'L'} - little endian
* {'>', 'B'} - big endian
* {'=', 'N'} - native order
* 'S' - swap dtype from current to opposite endian
* {'|', 'I'} - ignore (no change to byte order)
 
Parameters
----------
new_order : str, optional
    Byte order to force; a value from the byte order specifications
    above.  The default value ('S') results in swapping the current
    byte order. The code does a case-insensitive check on the first
    letter of `new_order` for the alternatives above.  For example,
    any of 'B' or 'b' or 'biggish' are valid to specify big-endian.
 
 
Returns
-------
new_dtype : dtype
    New `dtypeobject with the given change to the byte order.
nonzero(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
prod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ptp(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
put(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ravel(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
repeat(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
reshape(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
resize(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
round(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
searchsorted(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setflags(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
squeeze(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
std(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
swapaxes(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
take(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tofile(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tolist(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tostring(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
trace(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
transpose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
var(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
view(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.

Data descriptors inherited from generic:
T
transpose
__array_interface__
Array protocol: Python side
__array_priority__
Array priority.
__array_struct__
Array protocol: struct
base
base object
data
pointer to start of data
dtype
get array data-descriptor
flags
integer value of flags
flat
a 1-d view of scalar
imag
imaginary part of scalar
itemsize
length of one element in bytes
nbytes
length of item in bytes
ndim
number of array dimensions
real
real part of scalar
shape
tuple of array dimensions
size
number of elements in the gentype
strides
tuple of bytes steps in each dimension

 
class unicode_(__builtin__.unicode, character)
    
Method resolution order:
unicode_
__builtin__.unicode
__builtin__.basestring
character
flexible
generic
__builtin__.object

Methods defined here:
__eq__(...)
x.__eq__(y) <==> x==y
__ge__(...)
x.__ge__(y) <==> x>=y
__gt__(...)
x.__gt__(y) <==> x>y
__hash__(...)
x.__hash__() <==> hash(x)
__le__(...)
x.__le__(y) <==> x<=y
__lt__(...)
x.__lt__(y) <==> x<y
__ne__(...)
x.__ne__(y) <==> x!=y
__repr__(...)
x.__repr__() <==> repr(x)
__str__(...)
x.__str__() <==> str(x)

Data and other attributes defined here:
__new__ = <built-in method __new__ of type object>
T.__new__(S, ...) -> a new object with type S, a subtype of T

Methods inherited from __builtin__.unicode:
__add__(...)
x.__add__(y) <==> x+y
__contains__(...)
x.__contains__(y) <==> y in x
__format__(...)
S.__format__(format_spec) -> unicode
 
Return a formatted version of S as described by format_spec.
__getattribute__(...)
x.__getattribute__('name') <==> x.name
__getitem__(...)
x.__getitem__(y) <==> x[y]
__getnewargs__(...)
__getslice__(...)
x.__getslice__(i, j) <==> x[i:j]
 
Use of negative indices is not supported.
__len__(...)
x.__len__() <==> len(x)
__mod__(...)
x.__mod__(y) <==> x%y
__mul__(...)
x.__mul__(n) <==> x*n
__rmod__(...)
x.__rmod__(y) <==> y%x
__rmul__(...)
x.__rmul__(n) <==> n*x
__sizeof__(...)
S.__sizeof__() -> size of S in memory, in bytes
capitalize(...)
S.capitalize() -> unicode
 
Return a capitalized version of S, i.e. make the first character
have upper case and the rest lower case.
center(...)
S.center(width[, fillchar]) -> unicode
 
Return S centered in a Unicode string of length width. Padding is
done using the specified fill character (default is a space)
count(...)
S.count(sub[, start[, end]]) -> int
 
Return the number of non-overlapping occurrences of substring sub in
Unicode string S[start:end].  Optional arguments start and end are
interpreted as in slice notation.
decode(...)
S.decode([encoding[,errors]]) -> string or unicode
 
Decodes S using the codec registered for encoding. encoding defaults
to the default encoding. errors may be given to set a different error
handling scheme. Default is 'strict' meaning that encoding errors raise
a UnicodeDecodeError. Other possible values are 'ignore' and 'replace'
as well as any other name registered with codecs.register_error that is
able to handle UnicodeDecodeErrors.
encode(...)
S.encode([encoding[,errors]]) -> string or unicode
 
Encodes S using the codec registered for encoding. encoding defaults
to the default encoding. errors may be given to set a different error
handling scheme. Default is 'strict' meaning that encoding errors raise
a UnicodeEncodeError. Other possible values are 'ignore', 'replace' and
'xmlcharrefreplace' as well as any other name registered with
codecs.register_error that can handle UnicodeEncodeErrors.
endswith(...)
S.endswith(suffix[, start[, end]]) -> bool
 
Return True if S ends with the specified suffix, False otherwise.
With optional start, test S beginning at that position.
With optional end, stop comparing S at that position.
suffix can also be a tuple of strings to try.
expandtabs(...)
S.expandtabs([tabsize]) -> unicode
 
Return a copy of S where all tab characters are expanded using spaces.
If tabsize is not given, a tab size of 8 characters is assumed.
find(...)
S.find(sub [,start [,end]]) -> int
 
Return the lowest index in S where substring sub is found,
such that sub is contained within S[start:end].  Optional
arguments start and end are interpreted as in slice notation.
 
Return -1 on failure.
format(...)
S.format(*args, **kwargs) -> unicode
 
Return a formatted version of S, using substitutions from args and kwargs.
The substitutions are identified by braces ('{' and '}').
index(...)
S.index(sub [,start [,end]]) -> int
 
Like S.find() but raise ValueError when the substring is not found.
isalnum(...)
S.isalnum() -> bool
 
Return True if all characters in S are alphanumeric
and there is at least one character in S, False otherwise.
isalpha(...)
S.isalpha() -> bool
 
Return True if all characters in S are alphabetic
and there is at least one character in S, False otherwise.
isdecimal(...)
S.isdecimal() -> bool
 
Return True if there are only decimal characters in S,
False otherwise.
isdigit(...)
S.isdigit() -> bool
 
Return True if all characters in S are digits
and there is at least one character in S, False otherwise.
islower(...)
S.islower() -> bool
 
Return True if all cased characters in S are lowercase and there is
at least one cased character in S, False otherwise.
isnumeric(...)
S.isnumeric() -> bool
 
Return True if there are only numeric characters in S,
False otherwise.
isspace(...)
S.isspace() -> bool
 
Return True if all characters in S are whitespace
and there is at least one character in S, False otherwise.
istitle(...)
S.istitle() -> bool
 
Return True if S is a titlecased string and there is at least one
character in S, i.e. upper- and titlecase characters may only
follow uncased characters and lowercase characters only cased ones.
Return False otherwise.
isupper(...)
S.isupper() -> bool
 
Return True if all cased characters in S are uppercase and there is
at least one cased character in S, False otherwise.
join(...)
S.join(iterable) -> unicode
 
Return a string which is the concatenation of the strings in the
iterable.  The separator between elements is S.
ljust(...)
S.ljust(width[, fillchar]) -> int
 
Return S left-justified in a Unicode string of length width. Padding is
done using the specified fill character (default is a space).
lower(...)
S.lower() -> unicode
 
Return a copy of the string S converted to lowercase.
lstrip(...)
S.lstrip([chars]) -> unicode
 
Return a copy of the string S with leading whitespace removed.
If chars is given and not None, remove characters in chars instead.
If chars is a str, it will be converted to unicode before stripping
partition(...)
S.partition(sep) -> (head, sep, tail)
 
Search for the separator sep in S, and return the part before it,
the separator itself, and the part after it.  If the separator is not
found, return S and two empty strings.
replace(...)
S.replace(old, new[, count]) -> unicode
 
Return a copy of S with all occurrences of substring
old replaced by new.  If the optional argument count is
given, only the first count occurrences are replaced.
rfind(...)
S.rfind(sub [,start [,end]]) -> int
 
Return the highest index in S where substring sub is found,
such that sub is contained within S[start:end].  Optional
arguments start and end are interpreted as in slice notation.
 
Return -1 on failure.
rindex(...)
S.rindex(sub [,start [,end]]) -> int
 
Like S.rfind() but raise ValueError when the substring is not found.
rjust(...)
S.rjust(width[, fillchar]) -> unicode
 
Return S right-justified in a Unicode string of length width. Padding is
done using the specified fill character (default is a space).
rpartition(...)
S.rpartition(sep) -> (head, sep, tail)
 
Search for the separator sep in S, starting at the end of S, and return
the part before it, the separator itself, and the part after it.  If the
separator is not found, return two empty strings and S.
rsplit(...)
S.rsplit([sep [,maxsplit]]) -> list of strings
 
Return a list of the words in S, using sep as the
delimiter string, starting at the end of the string and
working to the front.  If maxsplit is given, at most maxsplit
splits are done. If sep is not specified, any whitespace string
is a separator.
rstrip(...)
S.rstrip([chars]) -> unicode
 
Return a copy of the string S with trailing whitespace removed.
If chars is given and not None, remove characters in chars instead.
If chars is a str, it will be converted to unicode before stripping
split(...)
S.split([sep [,maxsplit]]) -> list of strings
 
Return a list of the words in S, using sep as the
delimiter string.  If maxsplit is given, at most maxsplit
splits are done. If sep is not specified or is None, any
whitespace string is a separator and empty strings are
removed from the result.
splitlines(...)
S.splitlines(keepends=False) -> list of strings
 
Return a list of the lines in S, breaking at line boundaries.
Line breaks are not included in the resulting list unless keepends
is given and true.
startswith(...)
S.startswith(prefix[, start[, end]]) -> bool
 
Return True if S starts with the specified prefix, False otherwise.
With optional start, test S beginning at that position.
With optional end, stop comparing S at that position.
prefix can also be a tuple of strings to try.
strip(...)
S.strip([chars]) -> unicode
 
Return a copy of the string S with leading and trailing
whitespace removed.
If chars is given and not None, remove characters in chars instead.
If chars is a str, it will be converted to unicode before stripping
swapcase(...)
S.swapcase() -> unicode
 
Return a copy of S with uppercase characters converted to lowercase
and vice versa.
title(...)
S.title() -> unicode
 
Return a titlecased version of S, i.e. words start with title case
characters, all remaining cased characters have lower case.
translate(...)
S.translate(table) -> unicode
 
Return a copy of the string S, where all characters have been mapped
through the given translation table, which must be a mapping of
Unicode ordinals to Unicode ordinals, Unicode strings or None.
Unmapped characters are left untouched. Characters mapped to None
are deleted.
upper(...)
S.upper() -> unicode
 
Return a copy of S converted to uppercase.
zfill(...)
S.zfill(width) -> unicode
 
Pad a numeric string S with zeros on the left, to fill a field
of the specified width. The string S is never truncated.

Methods inherited from generic:
__abs__(...)
x.__abs__() <==> abs(x)
__and__(...)
x.__and__(y) <==> x&y
__array__(...)
sc.__array__(|type) return 0-dim array
__array_wrap__(...)
sc.__array_wrap__(obj) return scalar from array
__copy__(...)
__deepcopy__(...)
__div__(...)
x.__div__(y) <==> x/y
__divmod__(...)
x.__divmod__(y) <==> divmod(x, y)
__float__(...)
x.__float__() <==> float(x)
__floordiv__(...)
x.__floordiv__(y) <==> x//y
__hex__(...)
x.__hex__() <==> hex(x)
__int__(...)
x.__int__() <==> int(x)
__invert__(...)
x.__invert__() <==> ~x
__long__(...)
x.__long__() <==> long(x)
__lshift__(...)
x.__lshift__(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__(...)
__rfloordiv__(...)
x.__rfloordiv__(y) <==> y//x
__rlshift__(...)
x.__rlshift__(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
__setstate__(...)
__sub__(...)
x.__sub__(y) <==> x-y
__truediv__(...)
x.__truediv__(y) <==> x/y
__xor__(...)
x.__xor__(y) <==> x^y
all(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
any(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmax(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmin(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argsort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
astype(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
byteswap(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
choose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
clip(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
compress(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
conj(...)
conjugate(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
copy(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumprod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumsum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
diagonal(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dump(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dumps(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
fill(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
flatten(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
getfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
item(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
itemset(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
max(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
mean(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
min(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
newbyteorder(...)
newbyteorder(new_order='S')
 
Return a new `dtype` with a different byte order.
 
Changes are also made in all fields and sub-arrays of the data type.
 
The `new_order` code can be any from the following:
 
* {'<', 'L'} - little endian
* {'>', 'B'} - big endian
* {'=', 'N'} - native order
* 'S' - swap dtype from current to opposite endian
* {'|', 'I'} - ignore (no change to byte order)
 
Parameters
----------
new_order : str, optional
    Byte order to force; a value from the byte order specifications
    above.  The default value ('S') results in swapping the current
    byte order. The code does a case-insensitive check on the first
    letter of `new_order` for the alternatives above.  For example,
    any of 'B' or 'b' or 'biggish' are valid to specify big-endian.
 
 
Returns
-------
new_dtype : dtype
    New `dtypeobject with the given change to the byte order.
nonzero(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
prod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ptp(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
put(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ravel(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
repeat(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
reshape(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
resize(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
round(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
searchsorted(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setflags(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
squeeze(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
std(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
swapaxes(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
take(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tofile(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tolist(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tostring(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
trace(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
transpose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
var(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
view(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.

Data descriptors inherited from generic:
T
transpose
__array_interface__
Array protocol: Python side
__array_priority__
Array priority.
__array_struct__
Array protocol: struct
base
base object
data
pointer to start of data
dtype
get array data-descriptor
flags
integer value of flags
flat
a 1-d view of scalar
imag
imaginary part of scalar
itemsize
length of one element in bytes
nbytes
length of item in bytes
ndim
number of array dimensions
real
real part of scalar
shape
tuple of array dimensions
size
number of elements in the gentype
strides
tuple of bytes steps in each dimension

 
class unsignedinteger(integer)
    
Method resolution order:
unsignedinteger
integer
number
generic
__builtin__.object

Methods inherited from generic:
__abs__(...)
x.__abs__() <==> abs(x)
__add__(...)
x.__add__(y) <==> x+y
__and__(...)
x.__and__(y) <==> x&y
__array__(...)
sc.__array__(|type) return 0-dim array
__array_wrap__(...)
sc.__array_wrap__(obj) return scalar from array
__copy__(...)
__deepcopy__(...)
__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
__format__(...)
NumPy array scalar formatter
__ge__(...)
x.__ge__(y) <==> x>=y
__getitem__(...)
x.__getitem__(y) <==> x[y]
__gt__(...)
x.__gt__(y) <==> x>y
__hex__(...)
x.__hex__() <==> hex(x)
__int__(...)
x.__int__() <==> int(x)
__invert__(...)
x.__invert__() <==> ~x
__le__(...)
x.__le__(y) <==> x<=y
__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__(...)
__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
__setstate__(...)
__str__(...)
x.__str__() <==> str(x)
__sub__(...)
x.__sub__(y) <==> x-y
__truediv__(...)
x.__truediv__(y) <==> x/y
__xor__(...)
x.__xor__(y) <==> x^y
all(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
any(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmax(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmin(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argsort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
astype(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
byteswap(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
choose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
clip(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
compress(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
conj(...)
conjugate(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
copy(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumprod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumsum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
diagonal(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dump(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dumps(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
fill(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
flatten(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
getfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
item(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
itemset(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
max(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
mean(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
min(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
newbyteorder(...)
newbyteorder(new_order='S')
 
Return a new `dtype` with a different byte order.
 
Changes are also made in all fields and sub-arrays of the data type.
 
The `new_order` code can be any from the following:
 
* {'<', 'L'} - little endian
* {'>', 'B'} - big endian
* {'=', 'N'} - native order
* 'S' - swap dtype from current to opposite endian
* {'|', 'I'} - ignore (no change to byte order)
 
Parameters
----------
new_order : str, optional
    Byte order to force; a value from the byte order specifications
    above.  The default value ('S') results in swapping the current
    byte order. The code does a case-insensitive check on the first
    letter of `new_order` for the alternatives above.  For example,
    any of 'B' or 'b' or 'biggish' are valid to specify big-endian.
 
 
Returns
-------
new_dtype : dtype
    New `dtypeobject with the given change to the byte order.
nonzero(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
prod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ptp(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
put(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ravel(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
repeat(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
reshape(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
resize(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
round(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
searchsorted(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setflags(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
squeeze(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
std(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
swapaxes(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
take(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tofile(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tolist(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tostring(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
trace(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
transpose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
var(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
view(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.

Data descriptors inherited from generic:
T
transpose
__array_interface__
Array protocol: Python side
__array_priority__
Array priority.
__array_struct__
Array protocol: struct
base
base object
data
pointer to start of data
dtype
get array data-descriptor
flags
integer value of flags
flat
a 1-d view of scalar
imag
imaginary part of scalar
itemsize
length of one element in bytes
nbytes
length of item in bytes
ndim
number of array dimensions
real
real part of scalar
shape
tuple of array dimensions
size
number of elements in the gentype
strides
tuple of bytes steps in each dimension

 
ushort = class uint16(unsignedinteger)
    
Method resolution order:
uint16
unsignedinteger
integer
number
generic
__builtin__.object

Methods defined here:
__eq__(...)
x.__eq__(y) <==> x==y
__ge__(...)
x.__ge__(y) <==> x>=y
__gt__(...)
x.__gt__(y) <==> x>y
__hash__(...)
x.__hash__() <==> hash(x)
__index__(...)
x[y:z] <==> x[y.__index__():z.__index__()]
__le__(...)
x.__le__(y) <==> x<=y
__lt__(...)
x.__lt__(y) <==> x<y
__ne__(...)
x.__ne__(y) <==> x!=y

Data and other attributes defined here:
__new__ = <built-in method __new__ of type object>
T.__new__(S, ...) -> a new object with type S, a subtype of T

Methods inherited from generic:
__abs__(...)
x.__abs__() <==> abs(x)
__add__(...)
x.__add__(y) <==> x+y
__and__(...)
x.__and__(y) <==> x&y
__array__(...)
sc.__array__(|type) return 0-dim array
__array_wrap__(...)
sc.__array_wrap__(obj) return scalar from array
__copy__(...)
__deepcopy__(...)
__div__(...)
x.__div__(y) <==> x/y
__divmod__(...)
x.__divmod__(y) <==> divmod(x, y)
__float__(...)
x.__float__() <==> float(x)
__floordiv__(...)
x.__floordiv__(y) <==> x//y
__format__(...)
NumPy array scalar formatter
__getitem__(...)
x.__getitem__(y) <==> x[y]
__hex__(...)
x.__hex__() <==> hex(x)
__int__(...)
x.__int__() <==> int(x)
__invert__(...)
x.__invert__() <==> ~x
__long__(...)
x.__long__() <==> long(x)
__lshift__(...)
x.__lshift__(y) <==> x<<y
__mod__(...)
x.__mod__(y) <==> x%y
__mul__(...)
x.__mul__(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__(...)
__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
__setstate__(...)
__str__(...)
x.__str__() <==> str(x)
__sub__(...)
x.__sub__(y) <==> x-y
__truediv__(...)
x.__truediv__(y) <==> x/y
__xor__(...)
x.__xor__(y) <==> x^y
all(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
any(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmax(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmin(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argsort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
astype(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
byteswap(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
choose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
clip(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
compress(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
conj(...)
conjugate(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
copy(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumprod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumsum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
diagonal(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dump(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dumps(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
fill(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
flatten(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
getfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
item(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
itemset(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
max(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
mean(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
min(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
newbyteorder(...)
newbyteorder(new_order='S')
 
Return a new `dtype` with a different byte order.
 
Changes are also made in all fields and sub-arrays of the data type.
 
The `new_order` code can be any from the following:
 
* {'<', 'L'} - little endian
* {'>', 'B'} - big endian
* {'=', 'N'} - native order
* 'S' - swap dtype from current to opposite endian
* {'|', 'I'} - ignore (no change to byte order)
 
Parameters
----------
new_order : str, optional
    Byte order to force; a value from the byte order specifications
    above.  The default value ('S') results in swapping the current
    byte order. The code does a case-insensitive check on the first
    letter of `new_order` for the alternatives above.  For example,
    any of 'B' or 'b' or 'biggish' are valid to specify big-endian.
 
 
Returns
-------
new_dtype : dtype
    New `dtypeobject with the given change to the byte order.
nonzero(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
prod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ptp(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
put(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ravel(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
repeat(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
reshape(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
resize(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
round(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
searchsorted(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setfield(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setflags(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
squeeze(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
std(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
swapaxes(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
take(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tofile(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tolist(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tostring(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
trace(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
transpose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
var(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
view(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.

Data descriptors inherited from generic:
T
transpose
__array_interface__
Array protocol: Python side
__array_priority__
Array priority.
__array_struct__
Array protocol: struct
base
base object
data
pointer to start of data
dtype
get array data-descriptor
flags
integer value of flags
flat
a 1-d view of scalar
imag
imaginary part of scalar
itemsize
length of one element in bytes
nbytes
length of item in bytes
ndim
number of array dimensions
real
real part of scalar
shape
tuple of array dimensions
size
number of elements in the gentype
strides
tuple of bytes steps in each dimension

 
class vectorize(__builtin__.object)
    vectorize(pyfunc, otypes='', doc=None, excluded=None, cache=False)
 
Generalized function class.
 
Define a vectorized function which takes a nested sequence
of objects or numpy arrays as inputs and returns a
numpy array as output. The vectorized function evaluates `pyfunc` over
successive tuples of the input arrays like the python map function,
except it uses the broadcasting rules of numpy.
 
The data type of the output of `vectorized` is determined by calling
the function with the first element of the input.  This can be avoided
by specifying the `otypes` argument.
 
Parameters
----------
pyfunc : callable
    A python function or method.
otypes : str or list of dtypes, optional
    The output data type. It must be specified as either a string of
    typecode characters or a list of data type specifiers. There should
    be one data type specifier for each output.
doc : str, optional
    The docstring for the function. If `None`, the docstring will be the
    ``pyfunc.__doc__``.
excluded : set, optional
    Set of strings or integers representing the positional or keyword
    arguments for which the function will not be vectorized.  These will be
    passed directly to `pyfunc` unmodified.
 
    .. versionadded:: 1.7.0
 
cache : bool, optional
   If `True`, then cache the first function call that determines the number
   of outputs if `otypes` is not provided.
 
    .. versionadded:: 1.7.0
 
Returns
-------
vectorized : callable
    Vectorized function.
 
Examples
--------
>>> def myfunc(a, b):
...     "Return a-b if a>b, otherwise return a+b"
...     if a > b:
...         return a - b
...     else:
...         return a + b
 
>>> vfunc = np.vectorize(myfunc)
>>> vfunc([1, 2, 3, 4], 2)
array([3, 4, 1, 2])
 
The docstring is taken from the input function to `vectorize` unless it
is specified
 
>>> vfunc.__doc__
'Return a-b if a>b, otherwise return a+b'
>>> vfunc = np.vectorize(myfunc, doc='Vectorized `myfunc`')
>>> vfunc.__doc__
'Vectorized `myfunc`'
 
The output type is determined by evaluating the first element of the input,
unless it is specified
 
>>> out = vfunc([1, 2, 3, 4], 2)
>>> type(out[0])
<type 'numpy.int32'>
>>> vfunc = np.vectorize(myfunc, otypes=[np.float])
>>> out = vfunc([1, 2, 3, 4], 2)
>>> type(out[0])
<type 'numpy.float64'>
 
The `excluded` argument can be used to prevent vectorizing over certain
arguments.  This can be useful for array-like arguments of a fixed length
such as the coefficients for a polynomial as in `polyval`:
 
>>> def mypolyval(p, x):
...     _p = list(p)
...     res = _p.pop(0)
...     while _p:
...         res = res*x + _p.pop(0)
...     return res
>>> vpolyval = np.vectorize(mypolyval, excluded=['p'])
>>> vpolyval(p=[1, 2, 3], x=[0, 1])
array([3, 6])
 
Positional arguments may also be excluded by specifying their position:
 
>>> vpolyval.excluded.add(0)
>>> vpolyval([1, 2, 3], x=[0, 1])
array([3, 6])
 
Notes
-----
The `vectorize` function is provided primarily for convenience, not for
performance. The implementation is essentially a for loop.
 
If `otypes` is not specified, then a call to the function with the first
argument will be used to determine the number of outputs.  The results of
this call will be cached if `cache` is `True` to prevent calling the
function twice.  However, to implement the cache, the original function must
be wrapped which will slow down subsequent calls, so only do this if your
function is expensive.
 
The new keyword argument interface and `excluded` argument support further
degrades performance.
 
  Methods defined here:
__call__(self, *args, **kwargs)
Return arrays with the results of `pyfunc` broadcast (vectorized) over
`args` and `kwargs` not in `excluded`.
__init__(self, pyfunc, otypes='', doc=None, excluded=None, cache=False)

Data descriptors defined here:
__dict__
dictionary for instance variables (if defined)
__weakref__
list of weak references to the object (if defined)

 
class void(flexible)
    
Method resolution order:
void
flexible
generic
__builtin__.object

Methods defined here:
__delitem__(...)
x.__delitem__(y) <==> del x[y]
__eq__(...)
x.__eq__(y) <==> x==y
__ge__(...)
x.__ge__(y) <==> x>=y
__getitem__(...)
x.__getitem__(y) <==> x[y]
__gt__(...)
x.__gt__(y) <==> x>y
__hash__(...)
x.__hash__() <==> hash(x)
__le__(...)
x.__le__(y) <==> x<=y
__len__(...)
x.__len__() <==> len(x)
__lt__(...)
x.__lt__(y) <==> x<y
__ne__(...)
x.__ne__(y) <==> x!=y
__setitem__(...)
x.__setitem__(i, y) <==> x[i]=y
getfield(...)
setfield(...)

Data descriptors defined here:
dtype
dtype object
flags
integer value of flags

Data and other attributes defined here:
__new__ = <built-in method __new__ of type object>
T.__new__(S, ...) -> a new object with type S, a subtype of T

Methods inherited from generic:
__abs__(...)
x.__abs__() <==> abs(x)
__add__(...)
x.__add__(y) <==> x+y
__and__(...)
x.__and__(y) <==> x&y
__array__(...)
sc.__array__(|type) return 0-dim array
__array_wrap__(...)
sc.__array_wrap__(obj) return scalar from array
__copy__(...)
__deepcopy__(...)
__div__(...)
x.__div__(y) <==> x/y
__divmod__(...)
x.__divmod__(y) <==> divmod(x, y)
__float__(...)
x.__float__() <==> float(x)
__floordiv__(...)
x.__floordiv__(y) <==> x//y
__format__(...)
NumPy array scalar formatter
__hex__(...)
x.__hex__() <==> hex(x)
__int__(...)
x.__int__() <==> int(x)
__invert__(...)
x.__invert__() <==> ~x
__long__(...)
x.__long__() <==> long(x)
__lshift__(...)
x.__lshift__(y) <==> x<<y
__mod__(...)
x.__mod__(y) <==> x%y
__mul__(...)
x.__mul__(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__(...)
__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
__setstate__(...)
__str__(...)
x.__str__() <==> str(x)
__sub__(...)
x.__sub__(y) <==> x-y
__truediv__(...)
x.__truediv__(y) <==> x/y
__xor__(...)
x.__xor__(y) <==> x^y
all(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
any(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmax(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmin(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argsort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
astype(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
byteswap(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
choose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
clip(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
compress(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
conj(...)
conjugate(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
copy(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumprod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumsum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
diagonal(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dump(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dumps(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
fill(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
flatten(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
item(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
itemset(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
max(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
mean(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
min(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
newbyteorder(...)
newbyteorder(new_order='S')
 
Return a new `dtype` with a different byte order.
 
Changes are also made in all fields and sub-arrays of the data type.
 
The `new_order` code can be any from the following:
 
* {'<', 'L'} - little endian
* {'>', 'B'} - big endian
* {'=', 'N'} - native order
* 'S' - swap dtype from current to opposite endian
* {'|', 'I'} - ignore (no change to byte order)
 
Parameters
----------
new_order : str, optional
    Byte order to force; a value from the byte order specifications
    above.  The default value ('S') results in swapping the current
    byte order. The code does a case-insensitive check on the first
    letter of `new_order` for the alternatives above.  For example,
    any of 'B' or 'b' or 'biggish' are valid to specify big-endian.
 
 
Returns
-------
new_dtype : dtype
    New `dtypeobject with the given change to the byte order.
nonzero(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
prod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ptp(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
put(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ravel(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
repeat(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
reshape(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
resize(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
round(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
searchsorted(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setflags(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
squeeze(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
std(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
swapaxes(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
take(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tofile(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tolist(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tostring(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
trace(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
transpose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
var(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
view(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.

Data descriptors inherited from generic:
T
transpose
__array_interface__
Array protocol: Python side
__array_priority__
Array priority.
__array_struct__
Array protocol: struct
base
base object
data
pointer to start of data
flat
a 1-d view of scalar
imag
imaginary part of scalar
itemsize
length of one element in bytes
nbytes
length of item in bytes
ndim
number of array dimensions
real
real part of scalar
shape
tuple of array dimensions
size
number of elements in the gentype
strides
tuple of bytes steps in each dimension

 
void0 = class void(flexible)
    
Method resolution order:
void
flexible
generic
__builtin__.object

Methods defined here:
__delitem__(...)
x.__delitem__(y) <==> del x[y]
__eq__(...)
x.__eq__(y) <==> x==y
__ge__(...)
x.__ge__(y) <==> x>=y
__getitem__(...)
x.__getitem__(y) <==> x[y]
__gt__(...)
x.__gt__(y) <==> x>y
__hash__(...)
x.__hash__() <==> hash(x)
__le__(...)
x.__le__(y) <==> x<=y
__len__(...)
x.__len__() <==> len(x)
__lt__(...)
x.__lt__(y) <==> x<y
__ne__(...)
x.__ne__(y) <==> x!=y
__setitem__(...)
x.__setitem__(i, y) <==> x[i]=y
getfield(...)
setfield(...)

Data descriptors defined here:
dtype
dtype object
flags
integer value of flags

Data and other attributes defined here:
__new__ = <built-in method __new__ of type object>
T.__new__(S, ...) -> a new object with type S, a subtype of T

Methods inherited from generic:
__abs__(...)
x.__abs__() <==> abs(x)
__add__(...)
x.__add__(y) <==> x+y
__and__(...)
x.__and__(y) <==> x&y
__array__(...)
sc.__array__(|type) return 0-dim array
__array_wrap__(...)
sc.__array_wrap__(obj) return scalar from array
__copy__(...)
__deepcopy__(...)
__div__(...)
x.__div__(y) <==> x/y
__divmod__(...)
x.__divmod__(y) <==> divmod(x, y)
__float__(...)
x.__float__() <==> float(x)
__floordiv__(...)
x.__floordiv__(y) <==> x//y
__format__(...)
NumPy array scalar formatter
__hex__(...)
x.__hex__() <==> hex(x)
__int__(...)
x.__int__() <==> int(x)
__invert__(...)
x.__invert__() <==> ~x
__long__(...)
x.__long__() <==> long(x)
__lshift__(...)
x.__lshift__(y) <==> x<<y
__mod__(...)
x.__mod__(y) <==> x%y
__mul__(...)
x.__mul__(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__(...)
__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
__setstate__(...)
__str__(...)
x.__str__() <==> str(x)
__sub__(...)
x.__sub__(y) <==> x-y
__truediv__(...)
x.__truediv__(y) <==> x/y
__xor__(...)
x.__xor__(y) <==> x^y
all(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
any(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmax(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argmin(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
argsort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
astype(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
byteswap(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
choose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
clip(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
compress(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
conj(...)
conjugate(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
copy(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumprod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
cumsum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
diagonal(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dump(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
dumps(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
fill(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
flatten(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
item(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
itemset(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
max(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
mean(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
min(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
newbyteorder(...)
newbyteorder(new_order='S')
 
Return a new `dtype` with a different byte order.
 
Changes are also made in all fields and sub-arrays of the data type.
 
The `new_order` code can be any from the following:
 
* {'<', 'L'} - little endian
* {'>', 'B'} - big endian
* {'=', 'N'} - native order
* 'S' - swap dtype from current to opposite endian
* {'|', 'I'} - ignore (no change to byte order)
 
Parameters
----------
new_order : str, optional
    Byte order to force; a value from the byte order specifications
    above.  The default value ('S') results in swapping the current
    byte order. The code does a case-insensitive check on the first
    letter of `new_order` for the alternatives above.  For example,
    any of 'B' or 'b' or 'biggish' are valid to specify big-endian.
 
 
Returns
-------
new_dtype : dtype
    New `dtypeobject with the given change to the byte order.
nonzero(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
prod(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ptp(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
put(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
ravel(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
repeat(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
reshape(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
resize(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
round(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
searchsorted(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
setflags(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class so as to
provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sort(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
squeeze(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
std(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
sum(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
swapaxes(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
take(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tofile(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tolist(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
tostring(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
trace(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
transpose(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
var(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.
view(...)
Not implemented (virtual attribute)
 
Class generic exists solely to derive numpy scalars from, and possesses,
albeit unimplemented, all the attributes of the ndarray class
so as to provide a uniform API.
 
See Also
--------
The corresponding attribute of the derived class of interest.

Data descriptors inherited from generic:
T
transpose
__array_interface__
Array protocol: Python side
__array_priority__
Array priority.
__array_struct__
Array protocol: struct
base
base object
data
pointer to start of data
flat
a 1-d view of scalar
imag
imaginary part of scalar
itemsize
length of one element in bytes
nbytes
length of item in bytes
ndim
number of array dimensions
real
real part of scalar
shape
tuple of array dimensions
size
number of elements in the gentype
strides
tuple of bytes steps in each dimension

 
Functions
       
add_docstring(...)
add_docstring(obj, docstring)
 
Add a docstring to a built-in obj if possible.
If the obj already has a docstring raise a RuntimeError
If this routine does not know how to add a docstring to the object
raise a TypeError
add_newdoc(place, obj, doc)
Adds documentation to obj which is in module place.
 
If doc is a string add it to obj as a docstring
 
If doc is a tuple, then the first element is interpreted as
   an attribute of obj and the second as the docstring
      (method, docstring)
 
If doc is a list, then each element of the list should be a
   sequence of length two --> [(method1, docstring1),
   (method2, docstring2), ...]
 
This routine never raises an error.
 
This routine cannot modify read-only docstrings, as appear
in new-style classes or built-in functions. Because this
routine never raises an error the caller must check manually
that the docstrings were changed.
add_newdoc_ufunc(...)
add_ufunc_docstring(ufunc, new_docstring)
 
Replace the docstring for a ufunc with new_docstring.
This method will only work if the current docstring for
the ufunc is NULL. (At the C level, i.e. when ufunc->doc is NULL.)
 
Parameters
----------
ufunc : numpy.ufunc
    A ufunc whose current doc is NULL.
new_docstring : string
    The new docstring for the ufunc.
 
Notes
-----
This method allocates memory for new_docstring on
the heap. Technically this creates a mempory leak, since this
memory will not be reclaimed until the end of the program
even if the ufunc itself is removed. However this will only
be a problem if the user is repeatedly creating ufuncs with
no documentation, adding documentation via add_newdoc_ufunc,
and then throwing away the ufunc.
alen(a)
Return the length of the first dimension of the input array.
 
Parameters
----------
a : array_like
   Input array.
 
Returns
-------
alen : int
   Length of the first dimension of `a`.
 
See Also
--------
shape, size
 
Examples
--------
>>> a = np.zeros((7,4,5))
>>> a.shape[0]
7
>>> np.alen(a)
7
all(a, axis=None, out=None, keepdims=False)
Test whether all array elements along a given axis evaluate to True.
 
Parameters
----------
a : array_like
    Input array or object that can be converted to an array.
axis : None or int or tuple of ints, optional
    Axis or axes along which a logical AND reduction is performed.
    The default (`axis` = `None`) is perform a logical OR over all
    the dimensions of the input array. `axis` may be negative, in
    which case it counts from the last to the first axis.
 
    .. versionadded:: 1.7.0
 
    If this is a tuple of ints, a reduction is performed on multiple
    axes, instead of a single axis or all the axes as before.
out : ndarray, optional
    Alternate output array in which to place the result.
    It must have the same shape as the expected output and its
    type is preserved (e.g., if ``dtype(out)`` is float, the result
    will consist of 0.0's and 1.0's).  See `doc.ufuncs` (Section
    "Output arguments") for more details.
keepdims : bool, optional
    If this is set to True, the axes which are reduced are left
    in the result as dimensions with size one. With this option,
    the result will broadcast correctly against the original `arr`.
 
Returns
-------
all : ndarray, bool
    A new boolean or array is returned unless `out` is specified,
    in which case a reference to `out` is returned.
 
See Also
--------
ndarray.all : equivalent method
 
any : Test whether any element along a given axis evaluates to True.
 
Notes
-----
Not a Number (NaN), positive infinity and negative infinity
evaluate to `True` because these are not equal to zero.
 
Examples
--------
>>> np.all([[True,False],[True,True]])
False
 
>>> np.all([[True,False],[True,True]], axis=0)
array([ True, False], dtype=bool)
 
>>> np.all([-1, 4, 5])
True
 
>>> np.all([1.0, np.nan])
True
 
>>> o=np.array([False])
>>> z=np.all([-1, 4, 5], out=o)
>>> id(z), id(o), z                             # doctest: +SKIP
(28293632, 28293632, array([ True], dtype=bool))
allclose(a, b, rtol=1e-05, atol=1e-08)
Returns True if two arrays are element-wise equal within a tolerance.
 
The tolerance values are positive, typically very small numbers.  The
relative difference (`rtol` * abs(`b`)) and the absolute difference
`atol` are added together to compare against the absolute difference
between `a` and `b`.
 
If either array contains one or more NaNs, False is returned.
Infs are treated as equal if they are in the same place and of the same
sign in both arrays.
 
Parameters
----------
a, b : array_like
    Input arrays to compare.
rtol : float
    The relative tolerance parameter (see Notes).
atol : float
    The absolute tolerance parameter (see Notes).
 
Returns
-------
allclose : bool
    Returns True if the two arrays are equal within the given
    tolerance; False otherwise.
 
See Also
--------
isclose, all, any
 
Notes
-----
If the following equation is element-wise True, then allclose returns
True.
 
 absolute(`a` - `b`) <= (`atol` + `rtol` * absolute(`b`))
 
The above equation is not symmetric in `a` and `b`, so that
`allclose(a, b)` might be different from `allclose(b, a)` in
some rare cases.
 
Examples
--------
>>> np.allclose([1e10,1e-7], [1.00001e10,1e-8])
False
>>> np.allclose([1e10,1e-8], [1.00001e10,1e-9])
True
>>> np.allclose([1e10,1e-8], [1.0001e10,1e-9])
False
>>> np.allclose([1.0, np.nan], [1.0, np.nan])
False
alltrue(a, axis=None, out=None, keepdims=False)
Check if all elements of input array are true.
 
See Also
--------
numpy.all : Equivalent function; see for details.
alterdot(...)
Change `dot`, `vdot`, and `inner` to use accelerated BLAS functions.
 
Typically, as a user of Numpy, you do not explicitly call this function. If
Numpy is built with an accelerated BLAS, this function is automatically
called when Numpy is imported.
 
When Numpy is built with an accelerated BLAS like ATLAS, these functions
are replaced to make use of the faster implementations.  The faster
implementations only affect float32float64complex64, and complex128
arrays. Furthermore, the BLAS API only includes matrix-matrix,
matrix-vector, and vector-vector products. Products of arrays with larger
dimensionalities use the built in functions and are not accelerated.
 
See Also
--------
restoredot : `restoredot` undoes the effects of `alterdot`.
amax(a, axis=None, out=None, keepdims=False)
Return the maximum of an array or maximum along an axis.
 
Parameters
----------
a : array_like
    Input data.
axis : int, optional
    Axis along which to operate.  By default, flattened input is used.
out : ndarray, optional
    Alternative output array in which to place the result.  Must
    be of the same shape and buffer length as the expected output.
    See `doc.ufuncs` (Section "Output arguments") for more details.
keepdims : bool, optional
    If this is set to True, the axes which are reduced are left
    in the result as dimensions with size one. With this option,
    the result will broadcast correctly against the original `arr`.
 
Returns
-------
amax : ndarray or scalar
    Maximum of `a`. If `axis` is None, the result is a scalar value.
    If `axis` is given, the result is an array of dimension
    ``a.ndim - 1``.
 
See Also
--------
amin :
    The minimum value of an array along a given axis, propagating any NaNs.
nanmax :
    The maximum value of an array along a given axis, ignoring any NaNs.
maximum :
    Element-wise maximum of two arrays, propagating any NaNs.
fmax :
    Element-wise maximum of two arrays, ignoring any NaNs.
argmax :
    Return the indices of the maximum values.
 
nanmin, minimum, fmin
 
Notes
-----
NaN values are propagated, that is if at least one item is NaN, the
corresponding max value will be NaN as well. To ignore NaN values
(MATLAB behavior), please use nanmax.
 
Don't use `amax` for element-wise comparison of 2 arrays; when
``a.shape[0]`` is 2, ``maximum(a[0], a[1])`` is faster than
``amax(a, axis=0)``.
 
Examples
--------
>>> a = np.arange(4).reshape((2,2))
>>> a
array([[0, 1],
       [2, 3]])
>>> np.amax(a)           # Maximum of the flattened array
3
>>> np.amax(a, axis=0)   # Maxima along the first axis
array([2, 3])
>>> np.amax(a, axis=1)   # Maxima along the second axis
array([1, 3])
 
>>> b = np.arange(5, dtype=np.float)
>>> b[2] = np.NaN
>>> np.amax(b)
nan
>>> np.nanmax(b)
4.0
amin(a, axis=None, out=None, keepdims=False)
Return the minimum of an array or minimum along an axis.
 
Parameters
----------
a : array_like
    Input data.
axis : int, optional
    Axis along which to operate.  By default, flattened input is used.
out : ndarray, optional
    Alternative output array in which to place the result.  Must
    be of the same shape and buffer length as the expected output.
    See `doc.ufuncs` (Section "Output arguments") for more details.
keepdims : bool, optional
    If this is set to True, the axes which are reduced are left
    in the result as dimensions with size one. With this option,
    the result will broadcast correctly against the original `arr`.
 
Returns
-------
amin : ndarray or scalar
    Minimum of `a`. If `axis` is None, the result is a scalar value.
    If `axis` is given, the result is an array of dimension
    ``a.ndim - 1``.
 
See Also
--------
amax :
    The maximum value of an array along a given axis, propagating any NaNs.
nanmin :
    The minimum value of an array along a given axis, ignoring any NaNs.
minimum :
    Element-wise minimum of two arrays, propagating any NaNs.
fmin :
    Element-wise minimum of two arrays, ignoring any NaNs.
argmin :
    Return the indices of the minimum values.
 
nanmax, maximum, fmax
 
Notes
-----
NaN values are propagated, that is if at least one item is NaN, the
corresponding min value will be NaN as well. To ignore NaN values
(MATLAB behavior), please use nanmin.
 
Don't use `amin` for element-wise comparison of 2 arrays; when
``a.shape[0]`` is 2, ``minimum(a[0], a[1])`` is faster than
``amin(a, axis=0)``.
 
Examples
--------
>>> a = np.arange(4).reshape((2,2))
>>> a
array([[0, 1],
       [2, 3]])
>>> np.amin(a)           # Minimum of the flattened array
0
>>> np.amin(a, axis=0)   # Minima along the first axis
array([0, 1])
>>> np.amin(a, axis=1)   # Minima along the second axis
array([0, 2])
 
>>> b = np.arange(5, dtype=np.float)
>>> b[2] = np.NaN
>>> np.amin(b)
nan
>>> np.nanmin(b)
0.0
angle(z, deg=0)
Return the angle of the complex argument.
 
Parameters
----------
z : array_like
    A complex number or sequence of complex numbers.
deg : bool, optional
    Return angle in degrees if True, radians if False (default).
 
Returns
-------
angle : {ndarray, scalar}
    The counterclockwise angle from the positive real axis on
    the complex plane, with dtype as numpy.float64.
 
See Also
--------
arctan2
absolute
 
 
 
Examples
--------
>>> np.angle([1.0, 1.0j, 1+1j])               # in radians
array([ 0.        ,  1.57079633,  0.78539816])
>>> np.angle(1+1j, deg=True)                  # in degrees
45.0
any(a, axis=None, out=None, keepdims=False)
Test whether any array element along a given axis evaluates to True.
 
Returns single boolean unless `axis` is not ``None``
 
Parameters
----------
a : array_like
    Input array or object that can be converted to an array.
axis : None or int or tuple of ints, optional
    Axis or axes along which a logical OR reduction is performed.
    The default (`axis` = `None`) is perform a logical OR over all
    the dimensions of the input array. `axis` may be negative, in
    which case it counts from the last to the first axis.
 
    .. versionadded:: 1.7.0
 
    If this is a tuple of ints, a reduction is performed on multiple
    axes, instead of a single axis or all the axes as before.
out : ndarray, optional
    Alternate output array in which to place the result.  It must have
    the same shape as the expected output and its type is preserved
    (e.g., if it is of type float, then it will remain so, returning
    1.0 for True and 0.0 for False, regardless of the type of `a`).
    See `doc.ufuncs` (Section "Output arguments") for details.
keepdims : bool, optional
    If this is set to True, the axes which are reduced are left
    in the result as dimensions with size one. With this option,
    the result will broadcast correctly against the original `arr`.
 
Returns
-------
any : bool or ndarray
    A new boolean or `ndarray` is returned unless `out` is specified,
    in which case a reference to `out` is returned.
 
See Also
--------
ndarray.any : equivalent method
 
all : Test whether all elements along a given axis evaluate to True.
 
Notes
-----
Not a Number (NaN), positive infinity and negative infinity evaluate
to `True` because these are not equal to zero.
 
Examples
--------
>>> np.any([[True, False], [True, True]])
True
 
>>> np.any([[True, False], [False, False]], axis=0)
array([ True, False], dtype=bool)
 
>>> np.any([-1, 0, 5])
True
 
>>> np.any(np.nan)
True
 
>>> o=np.array([False])
>>> z=np.any([-1, 4, 5], out=o)
>>> z, o
(array([ True], dtype=bool), array([ True], dtype=bool))
>>> # Check now that z is a reference to o
>>> z is o
True
>>> id(z), id(o) # identity of z and o              # doctest: +SKIP
(191614240, 191614240)
append(arr, values, axis=None)
Append values to the end of an array.
 
Parameters
----------
arr : array_like
    Values are appended to a copy of this array.
values : array_like
    These values are appended to a copy of `arr`.  It must be of the
    correct shape (the same shape as `arr`, excluding `axis`).  If `axis`
    is not specified, `values` can be any shape and will be flattened
    before use.
axis : int, optional
    The axis along which `values` are appended.  If `axis` is not given,
    both `arr` and `values` are flattened before use.
 
Returns
-------
append : ndarray
    A copy of `arr` with `values` appended to `axis`.  Note that `append`
    does not occur in-place: a new array is allocated and filled.  If
    `axis` is None, `out` is a flattened array.
 
See Also
--------
insert : Insert elements into an array.
delete : Delete elements from an array.
 
Examples
--------
>>> np.append([1, 2, 3], [[4, 5, 6], [7, 8, 9]])
array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
 
When `axis` is specified, `values` must have the correct shape.
 
>>> np.append([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9]], axis=0)
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6],
       [7, 8, 9]])
>>> np.append([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [7, 8, 9], axis=0)
Traceback (most recent call last):
...
ValueError: arrays must have same number of dimensions
apply_along_axis(func1d, axis, arr, *args)
Apply a function to 1-D slices along the given axis.
 
Execute `func1d(a, *args)` where `func1d` operates on 1-D arrays and `a`
is a 1-D slice of `arr` along `axis`.
 
Parameters
----------
func1d : function
    This function should accept 1-D arrays. It is applied to 1-D
    slices of `arr` along the specified axis.
axis : integer
    Axis along which `arr` is sliced.
arr : ndarray
    Input array.
args : any
    Additional arguments to `func1d`.
 
Returns
-------
apply_along_axis : ndarray
    The output array. The shape of `outarr` is identical to the shape of
    `arr`, except along the `axis` dimension, where the length of `outarr`
    is equal to the size of the return value of `func1d`.  If `func1d`
    returns a scalar `outarr` will have one fewer dimensions than `arr`.
 
See Also
--------
apply_over_axes : Apply a function repeatedly over multiple axes.
 
Examples
--------
>>> def my_func(a):
...     """Average first and last element of a 1-D array"""
...     return (a[0] + a[-1]) * 0.5
>>> b = np.array([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]])
>>> np.apply_along_axis(my_func, 0, b)
array([ 4.,  5.,  6.])
>>> np.apply_along_axis(my_func, 1, b)
array([ 2.,  5.,  8.])
 
For a function that doesn't return a scalar, the number of dimensions in
`outarr` is the same as `arr`.
 
>>> b = np.array([[8,1,7], [4,3,9], [5,2,6]])
>>> np.apply_along_axis(sorted, 1, b)
array([[1, 7, 8],
       [3, 4, 9],
       [2, 5, 6]])
apply_over_axes(func, a, axes)
Apply a function repeatedly over multiple axes.
 
`func` is called as `res = func(a, axis)`, where `axis` is the first
element of `axes`.  The result `res` of the function call must have
either the same dimensions as `a` or one less dimension.  If `res`
has one less dimension than `a`, a dimension is inserted before
`axis`.  The call to `func` is then repeated for each axis in `axes`,
with `res` as the first argument.
 
Parameters
----------
func : function
    This function must take two arguments, `func(a, axis)`.
a : array_like
    Input array.
axes : array_like
    Axes over which `func` is applied; the elements must be integers.
 
Returns
-------
apply_over_axis : ndarray
    The output array.  The number of dimensions is the same as `a`,
    but the shape can be different.  This depends on whether `func`
    changes the shape of its output with respect to its input.
 
See Also
--------
apply_along_axis :
    Apply a function to 1-D slices of an array along the given axis.
 
Examples
--------
>>> a = np.arange(24).reshape(2,3,4)
>>> a
array([[[ 0,  1,  2,  3],
        [ 4,  5,  6,  7],
        [ 8,  9, 10, 11]],
       [[12, 13, 14, 15],
        [16, 17, 18, 19],
        [20, 21, 22, 23]]])
 
Sum over axes 0 and 2. The result has same number of dimensions
as the original array:
 
>>> np.apply_over_axes(np.sum, a, [0,2])
array([[[ 60],
        [ 92],
        [124]]])
arange(...)
arange([start,] stop[, step,], dtype=None)
 
Return evenly spaced values within a given interval.
 
Values are generated within the half-open interval ``[start, stop)``
(in other words, the interval including `start` but excluding `stop`).
For integer arguments the function is equivalent to the Python built-in
`range <http://docs.python.org/lib/built-in-funcs.html>`_ function,
but returns an ndarray rather than a list.
 
When using a non-integer step, such as 0.1, the results will often not
be consistent.  It is better to use ``linspace`` for these cases.
 
Parameters
----------
start : number, optional
    Start of interval.  The interval includes this value.  The default
    start value is 0.
stop : number
    End of interval.  The interval does not include this value, except
    in some cases where `step` is not an integer and floating point
    round-off affects the length of `out`.
step : number, optional
    Spacing between values.  For any output `out`, this is the distance
    between two adjacent values, ``out[i+1] - out[i]``.  The default
    step size is 1.  If `step` is specified, `start` must also be given.
dtype : dtype
    The type of the output array.  If `dtype` is not given, infer the data
    type from the other input arguments.
 
Returns
-------
arange : ndarray
    Array of evenly spaced values.
 
    For floating point arguments, the length of the result is
    ``ceil((stop - start)/step)``.  Because of floating point overflow,
    this rule may result in the last element of `out` being greater
    than `stop`.
 
See Also
--------
linspace : Evenly spaced numbers with careful handling of endpoints.
ogrid: Arrays of evenly spaced numbers in N-dimensions.
mgrid: Grid-shaped arrays of evenly spaced numbers in N-dimensions.
 
Examples
--------
>>> np.arange(3)
array([0, 1, 2])
>>> np.arange(3.0)
array([ 0.,  1.,  2.])
>>> np.arange(3,7)
array([3, 4, 5, 6])
>>> np.arange(3,7,2)
array([3, 5])
argmax(a, axis=None)
Indices of the maximum values along an axis.
 
Parameters
----------
a : array_like
    Input array.
axis : int, optional
    By default, the index is into the flattened array, otherwise
    along the specified axis.
 
Returns
-------
index_array : ndarray of ints
    Array of indices into the array. It has the same shape as `a.shape`
    with the dimension along `axis` removed.
 
See Also
--------
ndarray.argmax, argmin
amax : The maximum value along a given axis.
unravel_index : Convert a flat index into an index tuple.
 
Notes
-----
In case of multiple occurrences of the maximum values, the indices
corresponding to the first occurrence are returned.
 
Examples
--------
>>> a = np.arange(6).reshape(2,3)
>>> a
array([[0, 1, 2],
       [3, 4, 5]])
>>> np.argmax(a)
5
>>> np.argmax(a, axis=0)
array([1, 1, 1])
>>> np.argmax(a, axis=1)
array([2, 2])
 
>>> b = np.arange(6)
>>> b[1] = 5
>>> b
array([0, 5, 2, 3, 4, 5])
>>> np.argmax(b) # Only the first occurrence is returned.
1
argmin(a, axis=None)
Return the indices of the minimum values along an axis.
 
See Also
--------
argmax : Similar function.  Please refer to `numpy.argmax` for detailed
    documentation.
argpartition(a, kth, axis=-1, kind='introselect', order=None)
Perform an indirect partition 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 partitioned
order.
 
.. versionadded:: 1.8.0
 
Parameters
----------
a : array_like
    Array to sort.
kth : int or sequence of ints
    Element index to partition by. The kth element will be in its final
    sorted position and all smaller elements will be moved before it and
    all larger elements behind it.
    The order all elements in the partitions is undefined.
    If provided with a sequence of kth it will partition all of them into
    their sorted position at once.
axis : int or None, optional
    Axis along which to sort.  The default is -1 (the last axis). If None,
    the flattened array is used.
kind : {'introselect'}, optional
    Selection algorithm. Default is 'introselect'
order : list, optional
    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
-------
index_array : ndarrayint
    Array of indices that partition `a` along the specified axis.
    In other words, ``a[index_array]`` yields a sorted `a`.
 
See Also
--------
partition : Describes partition algorithms used.
ndarray.partition : Inplace partition.
argsort : Full indirect sort
 
Notes
-----
See `partition` for notes on the different selection algorithms.
 
Examples
--------
One dimensional array:
 
>>> x = np.array([3, 4, 2, 1])
>>> x[np.argpartition(x, 3)]
array([2, 1, 3, 4])
>>> x[np.argpartition(x, (1, 3))]
array([1, 2, 3, 4])
argsort(a, axis=-1, kind='quicksort', order=None)
Returns the indices that would sort an array.
 
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
----------
a : array_like
    Array to sort.
axis : int or None, optional
    Axis along which to sort.  The default is -1 (the last axis). If None,
    the flattened array is used.
kind : {'quicksort', 'mergesort', 'heapsort'}, optional
    Sorting algorithm.
order : list, optional
    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
-------
index_array : ndarrayint
    Array of indices that sort `a` along the specified axis.
    In other words, ``a[index_array]`` yields a sorted `a`.
 
See Also
--------
sort : Describes sorting algorithms used.
lexsort : Indirect stable sort with multiple keys.
ndarray.sort : Inplace sort.
argpartition : Indirect partial sort.
 
Notes
-----
See `sort` for notes on the different sorting algorithms.
 
As of NumPy 1.4.0 `argsort` works with real/complex arrays containing
nan values. The enhanced sort order is documented in `sort`.
 
Examples
--------
One dimensional array:
 
>>> x = np.array([3, 1, 2])
>>> np.argsort(x)
array([1, 2, 0])
 
Two-dimensional array:
 
>>> x = np.array([[0, 3], [2, 2]])
>>> x
array([[0, 3],
       [2, 2]])
 
>>> np.argsort(x, axis=0)
array([[0, 1],
       [1, 0]])
 
>>> np.argsort(x, axis=1)
array([[0, 1],
       [0, 1]])
 
Sorting with keys:
 
>>> x = np.array([(1, 0), (0, 1)], dtype=[('x', '<i4'), ('y', '<i4')])
>>> x
array([(1, 0), (0, 1)],
      dtype=[('x', '<i4'), ('y', '<i4')])
 
>>> np.argsort(x, order=('x','y'))
array([1, 0])
 
>>> np.argsort(x, order=('y','x'))
array([0, 1])
argwhere(a)
Find the indices of array elements that are non-zero, grouped by element.
 
Parameters
----------
a : array_like
    Input data.
 
Returns
-------
index_array : ndarray
    Indices of elements that are non-zero. Indices are grouped by element.
 
See Also
--------
where, nonzero
 
Notes
-----
``np.argwhere(a)`` is the same as ``np.transpose(np.nonzero(a))``.
 
The output of ``argwhere`` is not suitable for indexing arrays.
For this purpose use ``where(a)`` instead.
 
Examples
--------
>>> x = np.arange(6).reshape(2,3)
>>> x
array([[0, 1, 2],
       [3, 4, 5]])
>>> np.argwhere(x>1)
array([[0, 2],
       [1, 0],
       [1, 1],
       [1, 2]])
around(a, decimals=0, out=None)
Evenly round to the given number of decimals.
 
Parameters
----------
a : array_like
    Input data.
decimals : int, optional
    Number of decimal places to round to (default: 0).  If
    decimals is negative, it specifies the number of positions to
    the left of the decimal point.
out : ndarray, optional
    Alternative output array in which to place the result. It must have
    the same shape as the expected output, but the type of the output
    values will be cast if necessary. See `doc.ufuncs` (Section
    "Output arguments") for details.
 
Returns
-------
rounded_array : ndarray
    An array of the same type as `a`, containing the rounded values.
    Unless `out` was specified, a new array is created.  A reference to
    the result is returned.
 
    The real and imaginary parts of complex numbers are rounded
    separately.  The result of rounding a float is a float.
 
See Also
--------
ndarray.round : equivalent method
 
ceil, fix, floor, rint, trunc
 
 
Notes
-----
For values exactly halfway between rounded decimal values, Numpy
rounds to the nearest even value. 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 the IEEE
floating point standard [1]_ and errors introduced when scaling
by powers of ten.
 
References
----------
.. [1] "Lecture Notes on the Status of  IEEE 754", William Kahan,
       http://www.cs.berkeley.edu/~wkahan/ieee754status/IEEE754.PDF
.. [2] "How Futile are Mindless Assessments of
       Roundoff in Floating-Point Computation?", William Kahan,
       http://www.cs.berkeley.edu/~wkahan/Mindless.pdf
 
Examples
--------
>>> np.around([0.37, 1.64])
array([ 0.,  2.])
>>> np.around([0.37, 1.64], decimals=1)
array([ 0.4,  1.6])
>>> np.around([.5, 1.5, 2.5, 3.5, 4.5]) # rounds to nearest even value
array([ 0.,  2.,  2.,  4.,  4.])
>>> np.around([1,2,3,11], decimals=1) # ndarray of ints is returned
array([ 1,  2,  3, 11])
>>> np.around([1,2,3,11], decimals=-1)
array([ 0,  0,  0, 10])
array(...)
array(objectdtype=None, copy=True, order=None, subok=False, ndmin=0)
 
Create an array.
 
Parameters
----------
object : array_like
    An array, any object exposing the array interface, an
    object whose __array__ method returns an array, or any
    (nested) sequence.
dtype : data-type, optional
    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 : bool, optional
    If true (default), then the object is copied.  Otherwise, a copy
    will only be made if __array__ returns a copy, if obj is a
    nested sequence, or if a copy is needed to satisfy any of the other
    requirements (`dtype`, `order`, etc.).
order : {'C', 'F', 'A'}, optional
    Specify the order of the array.  If order is 'C' (default), then the
    array will be in C-contiguous order (last-index varies the
    fastest).  If order is 'F', then the returned array
    will be in Fortran-contiguous order (first-index varies the
    fastest).  If order is 'A', then the returned array may
    be in any order (either C-, Fortran-contiguous, or even
    discontiguous).
subok : bool, optional
    If True, then sub-classes will be passed-through, otherwise
    the returned array will be forced to be a base-class array (default).
ndmin : int, optional
    Specifies the minimum number of dimensions that the resulting
    array should have.  Ones will be pre-pended to the shape as
    needed to meet this requirement.
 
Returns
-------
out : ndarray
    An array object satisfying the specified requirements.
 
See Also
--------
empty, empty_like, zeros, zeros_like, ones, ones_like, fill
 
Examples
--------
>>> np.array([1, 2, 3])
array([1, 2, 3])
 
Upcasting:
 
>>> np.array([1, 2, 3.0])
array([ 1.,  2.,  3.])
 
More than one dimension:
 
>>> np.array([[1, 2], [3, 4]])
array([[1, 2],
       [3, 4]])
 
Minimum dimensions 2:
 
>>> np.array([1, 2, 3], ndmin=2)
array([[1, 2, 3]])
 
Type provided:
 
>>> np.array([1, 2, 3], dtype=complex)
array([ 1.+0.j,  2.+0.j,  3.+0.j])
 
Data-type consisting of more than one element:
 
>>> x = np.array([(1,2),(3,4)],dtype=[('a','<i4'),('b','<i4')])
>>> x['a']
array([1, 3])
 
Creating an array from sub-classes:
 
>>> np.array(np.mat('1 2; 3 4'))
array([[1, 2],
       [3, 4]])
 
>>> np.array(np.mat('1 2; 3 4'), subok=True)
matrix([[1, 2],
        [3, 4]])
array2string(a, max_line_width=None, precision=None, suppress_small=None, separator=' ', prefix='', style=<built-in function repr>, formatter=None)
Return a string representation of an array.
 
Parameters
----------
a : ndarray
    Input array.
max_line_width : int, optional
    The maximum number of columns the string should span. Newline
    characters splits the string appropriately after array elements.
precision : int, optional
    Floating point precision. Default is the current printing
    precision (usually 8), which can be altered using `set_printoptions`.
suppress_small : bool, optional
    Represent very small numbers as zero. A number is "very small" if it
    is smaller than the current printing precision.
separator : str, optional
    Inserted between elements.
prefix : str, optional
    An array is typically printed as::
 
      'prefix(' + array2string(a) + ')'
 
    The length of the prefix string is used to align the
    output correctly.
style : function, optional
    A function that accepts an ndarray and returns a string.  Used only
    when the shape of `a` is equal to ``()``, i.e. for 0-D arrays.
formatter : dict of callables, optional
    If not None, the keys should indicate the type(s) that the respective
    formatting function applies to.  Callables should return a string.
    Types that are not specified (by their corresponding keys) are handled
    by the default formatters.  Individual types for which a formatter
    can be set are::
 
        - 'bool'
        - 'int'
        - 'timedelta' : a `numpy.timedelta64`
        - 'datetime' : a `numpy.datetime64`
        - 'float'
        - 'longfloat' : 128-bit floats
        - 'complexfloat'
        - 'longcomplexfloat' : composed of two 128-bit floats
        - 'numpy_str' : types `numpy.string_` and `numpy.unicode_`
        - 'str' : all other strings
 
    Other keys that can be used to set a group of types at once are::
 
        - 'all' : sets all types
        - 'int_kind' : sets 'int'
        - 'float_kind' : sets 'float' and 'longfloat'
        - 'complex_kind' : sets 'complexfloat' and 'longcomplexfloat'
        - 'str_kind' : sets 'str' and 'numpystr'
 
Returns
-------
array_str : str
    String representation of the array.
 
Raises
------
TypeError
    if a callable in `formatter` does not return a string.
 
See Also
--------
array_str, array_repr, set_printoptions, get_printoptions
 
Notes
-----
If a formatter is specified for a certain type, the `precision` keyword is
ignored for that type.
 
Examples
--------
>>> x = np.array([1e-16,1,2,3])
>>> print np.array2string(x, precision=2, separator=',',
...                       suppress_small=True)
[ 0., 1., 2., 3.]
 
>>> x  = np.arange(3.)
>>> np.array2string(x, formatter={'float_kind':lambda x: "%.2f" % x})
'[0.00 1.00 2.00]'
 
>>> x  = np.arange(3)
>>> np.array2string(x, formatter={'int':lambda x: hex(x)})
'[0x0L 0x1L 0x2L]'
array_equal(a1, a2)
True if two arrays have the same shape and elements, False otherwise.
 
Parameters
----------
a1, a2 : array_like
    Input arrays.
 
Returns
-------
b : bool
    Returns True if the arrays are equal.
 
See Also
--------
allclose: Returns True if two arrays are element-wise equal within a
          tolerance.
array_equiv: Returns True if input arrays are shape consistent and all
             elements equal.
 
Examples
--------
>>> np.array_equal([1, 2], [1, 2])
True
>>> np.array_equal(np.array([1, 2]), np.array([1, 2]))
True
>>> np.array_equal([1, 2], [1, 2, 3])
False
>>> np.array_equal([1, 2], [1, 4])
False
array_equiv(a1, a2)
Returns True if input arrays are shape consistent and all elements equal.
 
Shape consistent means they are either the same shape, or one input array
can be broadcasted to create the same shape as the other one.
 
Parameters
----------
a1, a2 : array_like
    Input arrays.
 
Returns
-------
out : bool
    True if equivalent, False otherwise.
 
Examples
--------
>>> np.array_equiv([1, 2], [1, 2])
True
>>> np.array_equiv([1, 2], [1, 3])
False
 
Showing the shape equivalence:
 
>>> np.array_equiv([1, 2], [[1, 2], [1, 2]])
True
>>> np.array_equiv([1, 2], [[1, 2, 1, 2], [1, 2, 1, 2]])
False
 
>>> np.array_equiv([1, 2], [[1, 2], [1, 3]])
False
array_repr(arr, max_line_width=None, precision=None, suppress_small=None)
Return the string representation of an array.
 
Parameters
----------
arr : ndarray
    Input array.
max_line_width : int, optional
    The maximum number of columns the string should span. Newline
    characters split the string appropriately after array elements.
precision : int, optional
    Floating point precision. Default is the current printing precision
    (usually 8), which can be altered using `set_printoptions`.
suppress_small : bool, optional
    Represent very small numbers as zero, default is False. Very small
    is defined by `precision`, if the precision is 8 then
    numbers smaller than 5e-9 are represented as zero.
 
Returns
-------
string : str
  The string representation of an array.
 
See Also
--------
array_str, array2string, set_printoptions
 
Examples
--------
>>> np.array_repr(np.array([1,2]))
'array([1, 2])'
>>> np.array_repr(np.ma.array([0.]))
'MaskedArray([ 0.])'
>>> np.array_repr(np.array([], np.int32))
'array([], dtype=int32)'
 
>>> x = np.array([1e-6, 4e-7, 2, 3])
>>> np.array_repr(x, precision=6, suppress_small=True)
'array([ 0.000001,  0.      ,  2.      ,  3.      ])'
array_split(ary, indices_or_sections, axis=0)
Split an array into multiple sub-arrays.
 
Please refer to the ``split`` documentation.  The only difference
between these functions is that ``array_split`` allows
`indices_or_sections` to be an integer that does *not* equally
divide the axis.
 
See Also
--------
split : Split array into multiple sub-arrays of equal size.
 
Examples
--------
>>> x = np.arange(8.0)
>>> np.array_split(x, 3)
    [array([ 0.,  1.,  2.]), array([ 3.,  4.,  5.]), array([ 6.,  7.])]
array_str(a, max_line_width=None, precision=None, suppress_small=None)
Return a string representation of the data in an array.
 
The data in the array is returned as a single string.  This function is
similar to `array_repr`, the difference being that `array_repr` also
returns information on the kind of array and its data type.
 
Parameters
----------
a : ndarray
    Input array.
max_line_width : int, optional
    Inserts newlines if text is longer than `max_line_width`.  The
    default is, indirectly, 75.
precision : int, optional
    Floating point precision.  Default is the current printing precision
    (usually 8), which can be altered using `set_printoptions`.
suppress_small : bool, optional
    Represent numbers "very close" to zero as zero; default is False.
    Very close is defined by precision: if the precision is 8, e.g.,
    numbers smaller (in absolute value) than 5e-9 are represented as
    zero.
 
See Also
--------
array2string, array_repr, set_printoptions
 
Examples
--------
>>> np.array_str(np.arange(3))
'[0 1 2]'
asanyarray(a, dtype=None, order=None)
Convert the input to an ndarray, but pass ndarray subclasses through.
 
Parameters
----------
a : array_like
    Input data, in any form that can be converted to an array.  This
    includes scalars, lists, lists of tuples, tuples, tuples of tuples,
    tuples of lists, and ndarrays.
dtype : data-type, optional
    By default, the data-type is inferred from the input data.
order : {'C', 'F'}, optional
    Whether to use row-major ('C') or column-major ('F') memory
    representation.  Defaults to 'C'.
 
Returns
-------
out : ndarray or an ndarray subclass
    Array interpretation of `a`.  If `a` is an ndarray or a subclass
    of ndarray, it is returned as-is and no copy is performed.
 
See Also
--------
asarray : Similar function which always returns ndarrays.
ascontiguousarray : Convert input to a contiguous array.
asfarray : Convert input to a floating point ndarray.
asfortranarray : Convert input to an ndarray with column-major
                 memory order.
asarray_chkfinite : Similar function which checks input for NaNs and
                    Infs.
fromiter : Create an array from an iterator.
fromfunction : Construct an array by executing a function on grid
               positions.
 
Examples
--------
Convert a list into an array:
 
>>> a = [1, 2]
>>> np.asanyarray(a)
array([1, 2])
 
Instances of `ndarray` subclasses are passed through as-is:
 
>>> a = np.matrix([1, 2])
>>> np.asanyarray(a) is a
True
asarray(a, dtype=None, order=None)
Convert the input to an array.
 
Parameters
----------
a : array_like
    Input data, in any form that can be converted to an array.  This
    includes lists, lists of tuples, tuples, tuples of tuples, tuples
    of lists and ndarrays.
dtype : data-type, optional
    By default, the data-type is inferred from the input data.
order : {'C', 'F'}, optional
    Whether to use row-major ('C') or column-major ('F' for FORTRAN)
    memory representation.  Defaults to 'C'.
 
Returns
-------
out : ndarray
    Array interpretation of `a`.  No copy is performed if the input
    is already an ndarray.  If `a` is a subclass of ndarray, a base
    class ndarray is returned.
 
See Also
--------
asanyarray : Similar function which passes through subclasses.
ascontiguousarray : Convert input to a contiguous array.
asfarray : Convert input to a floating point ndarray.
asfortranarray : Convert input to an ndarray with column-major
                 memory order.
asarray_chkfinite : Similar function which checks input for NaNs and Infs.
fromiter : Create an array from an iterator.
fromfunction : Construct an array by executing a function on grid
               positions.
 
Examples
--------
Convert a list into an array:
 
>>> a = [1, 2]
>>> np.asarray(a)
array([1, 2])
 
Existing arrays are not copied:
 
>>> a = np.array([1, 2])
>>> np.asarray(a) is a
True
 
If `dtype` is set, array is copied only if dtype does not match:
 
>>> a = np.array([1, 2], dtype=np.float32)
>>> np.asarray(a, dtype=np.float32) is a
True
>>> np.asarray(a, dtype=np.float64) is a
False
 
Contrary to `asanyarray`, ndarray subclasses are not passed through:
 
>>> issubclass(np.matrix, np.ndarray)
True
>>> a = np.matrix([[1, 2]])
>>> np.asarray(a) is a
False
>>> np.asanyarray(a) is a
True
asarray_chkfinite(a, dtype=None, order=None)
Convert the input to an array, checking for NaNs or Infs.
 
Parameters
----------
a : array_like
    Input data, in any form that can be converted to an array.  This
    includes lists, lists of tuples, tuples, tuples of tuples, tuples
    of lists and ndarrays.  Success requires no NaNs or Infs.
dtype : data-type, optional
    By default, the data-type is inferred from the input data.
order : {'C', 'F'}, optional
    Whether to use row-major ('C') or column-major ('FORTRAN') memory
    representation.  Defaults to 'C'.
 
Returns
-------
out : ndarray
    Array interpretation of `a`.  No copy is performed if the input
    is already an ndarray.  If `a` is a subclass of ndarray, a base
    class ndarray is returned.
 
Raises
------
ValueError
    Raises ValueError if `a` contains NaN (Not a Number) or Inf (Infinity).
 
See Also
--------
asarray : Create and array.
asanyarray : Similar function which passes through subclasses.
ascontiguousarray : Convert input to a contiguous array.
asfarray : Convert input to a floating point ndarray.
asfortranarray : Convert input to an ndarray with column-major
                 memory order.
fromiter : Create an array from an iterator.
fromfunction : Construct an array by executing a function on grid
               positions.
 
Examples
--------
Convert a list into an array.  If all elements are finite
``asarray_chkfinite`` is identical to ``asarray``.
 
>>> a = [1, 2]
>>> np.asarray_chkfinite(a, dtype=float)
array([1., 2.])
 
Raises ValueError if array_like contains Nans or Infs.
 
>>> a = [1, 2, np.inf]
>>> try:
...     np.asarray_chkfinite(a)
... except ValueError:
...     print 'ValueError'
...
ValueError
ascontiguousarray(a, dtype=None)
Return a contiguous array in memory (C order).
 
Parameters
----------
a : array_like
    Input array.
dtype : str or dtype object, optional
    Data-type of returned array.
 
Returns
-------
out : ndarray
    Contiguous array of same shape and content as `a`, with type `dtype`
    if specified.
 
See Also
--------
asfortranarray : Convert input to an ndarray with column-major
                 memory order.
require : Return an ndarray that satisfies requirements.
ndarray.flags : Information about the memory layout of the array.
 
Examples
--------
>>> x = np.arange(6).reshape(2,3)
>>> np.ascontiguousarray(x, dtype=np.float32)
array([[ 0.,  1.,  2.],
       [ 3.,  4.,  5.]], dtype=float32)
>>> x.flags['C_CONTIGUOUS']
True
asfarray(a, dtype=<type 'numpy.float64'>)
Return an array converted to a float type.
 
Parameters
----------
a : array_like
    The input array.
dtype : str or dtype object, optional
    Float type code to coerce input array `a`.  If `dtype` is one of the
    'int' dtypes, it is replaced with float64.
 
Returns
-------
out : ndarray
    The input `a` as a float ndarray.
 
Examples
--------
>>> np.asfarray([2, 3])
array([ 2.,  3.])
>>> np.asfarray([2, 3], dtype='float')
array([ 2.,  3.])
>>> np.asfarray([2, 3], dtype='int8')
array([ 2.,  3.])
asfortranarray(a, dtype=None)
Return an array laid out in Fortran order in memory.
 
Parameters
----------
a : array_like
    Input array.
dtype : str or dtype object, optional
    By default, the data-type is inferred from the input data.
 
Returns
-------
out : ndarray
    The input `a` in Fortran, or column-major, order.
 
See Also
--------
ascontiguousarray : Convert input to a contiguous (C order) array.
asanyarray : Convert input to an ndarray with either row or
    column-major memory order.
require : Return an ndarray that satisfies requirements.
ndarray.flags : Information about the memory layout of the array.
 
Examples
--------
>>> x = np.arange(6).reshape(2,3)
>>> y = np.asfortranarray(x)
>>> x.flags['F_CONTIGUOUS']
False
>>> y.flags['F_CONTIGUOUS']
True
asmatrix(data, dtype=None)
Interpret the input as a matrix.
 
Unlike `matrix`, `asmatrix` does not make a copy if the input is already
matrix or an ndarray.  Equivalent to ``matrix(data, copy=False)``.
 
Parameters
----------
data : array_like
    Input data.
 
Returns
-------
mat : matrix
    `data` interpreted as a matrix.
 
Examples
--------
>>> x = np.array([[1, 2], [3, 4]])
 
>>> m = np.asmatrix(x)
 
>>> x[0,0] = 5
 
>>> m
matrix([[5, 2],
        [3, 4]])
asscalar(a)
Convert an array of size 1 to its scalar equivalent.
 
Parameters
----------
a : ndarray
    Input array of size 1.
 
Returns
-------
out : scalar
    Scalar representation of `a`. The output data type is the same type
    returned by the input's `item` method.
 
Examples
--------
>>> np.asscalar(np.array([24]))
24
atleast_1d(*arys)
Convert inputs to arrays with at least one dimension.
 
Scalar inputs are converted to 1-dimensional arrays, whilst
higher-dimensional inputs are preserved.
 
Parameters
----------
arys1, arys2, ... : array_like
    One or more input arrays.
 
Returns
-------
ret : ndarray
    An array, or sequence of arrays, each with ``a.ndim >= 1``.
    Copies are made only if necessary.
 
See Also
--------
atleast_2d, atleast_3d
 
Examples
--------
>>> np.atleast_1d(1.0)
array([ 1.])
 
>>> x = np.arange(9.0).reshape(3,3)
>>> np.atleast_1d(x)
array([[ 0.,  1.,  2.],
       [ 3.,  4.,  5.],
       [ 6.,  7.,  8.]])
>>> np.atleast_1d(x) is x
True
 
>>> np.atleast_1d(1, [3, 4])
[array([1]), array([3, 4])]
atleast_2d(*arys)
View inputs as arrays with at least two dimensions.
 
Parameters
----------
arys1, arys2, ... : array_like
    One or more array-like sequences.  Non-array inputs are converted
    to arrays.  Arrays that already have two or more dimensions are
    preserved.
 
Returns
-------
res, res2, ... : ndarray
    An array, or tuple of arrays, each with ``a.ndim >= 2``.
    Copies are avoided where possible, and views with two or more
    dimensions are returned.
 
See Also
--------
atleast_1d, atleast_3d
 
Examples
--------
>>> np.atleast_2d(3.0)
array([[ 3.]])
 
>>> x = np.arange(3.0)
>>> np.atleast_2d(x)
array([[ 0.,  1.,  2.]])
>>> np.atleast_2d(x).base is x
True
 
>>> np.atleast_2d(1, [1, 2], [[1, 2]])
[array([[1]]), array([[1, 2]]), array([[1, 2]])]
atleast_3d(*arys)
View inputs as arrays with at least three dimensions.
 
Parameters
----------
arys1, arys2, ... : array_like
    One or more array-like sequences.  Non-array inputs are converted to
    arrays.  Arrays that already have three or more dimensions are
    preserved.
 
Returns
-------
res1, res2, ... : ndarray
    An array, or tuple of arrays, each with ``a.ndim >= 3``.  Copies are
    avoided where possible, and views with three or more dimensions are
    returned.  For example, a 1-D array of shape ``(N,)`` becomes a view
    of shape ``(1, N, 1)``, and a 2-D array of shape ``(M, N)`` becomes a
    view of shape ``(M, N, 1)``.
 
See Also
--------
atleast_1d, atleast_2d
 
Examples
--------
>>> np.atleast_3d(3.0)
array([[[ 3.]]])
 
>>> x = np.arange(3.0)
>>> np.atleast_3d(x).shape
(1, 3, 1)
 
>>> x = np.arange(12.0).reshape(4,3)
>>> np.atleast_3d(x).shape
(4, 3, 1)
>>> np.atleast_3d(x).base is x
True
 
>>> for arr in np.atleast_3d([1, 2], [[1, 2]], [[[1, 2]]]):
...     print arr, arr.shape
...
[[[1]
  [2]]] (1, 2, 1)
[[[1]
  [2]]] (1, 2, 1)
[[[1 2]]] (1, 1, 2)
average(a, axis=None, weights=None, returned=False)
Compute the weighted average along the specified axis.
 
Parameters
----------
a : array_like
    Array containing data to be averaged. If `a` is not an array, a
    conversion is attempted.
axis : int, optional
    Axis along which to average `a`. If `None`, averaging is done over
    the flattened array.
weights : array_like, optional
    An array of weights associated with the values in `a`. Each value in
    `a` contributes to the average according to its associated weight.
    The weights array can either be 1-D (in which case its length must be
    the size of `a` along the given axis) or of the same shape as `a`.
    If `weights=None`, then all data in `a` are assumed to have a
    weight equal to one.
returned : bool, optional
    Default is `False`. If `True`, the tuple (`average`, `sum_of_weights`)
    is returned, otherwise only the average is returned.
    If `weights=None`, `sum_of_weights` is equivalent to the number of
    elements over which the average is taken.
 
 
Returns
-------
average, [sum_of_weights] : {array_type, double}
    Return the average along the specified axis. When returned is `True`,
    return a tuple with the average as the first element and the sum
    of the weights as the second element. The return type is `Float`
    if `a` is of integer type, otherwise it is of the same type as `a`.
    `sum_of_weights` is of the same type as `average`.
 
Raises
------
ZeroDivisionError
    When all weights along axis are zero. See `numpy.ma.average` for a
    version robust to this type of error.
TypeError
    When the length of 1D `weights` is not the same as the shape of `a`
    along axis.
 
See Also
--------
mean
 
ma.average : average for masked arrays -- useful if your data contains
             "missing" values
 
Examples
--------
>>> data = range(1,5)
>>> data
[1, 2, 3, 4]
>>> np.average(data)
2.5
>>> np.average(range(1,11), weights=range(10,0,-1))
4.0
 
>>> data = np.arange(6).reshape((3,2))
>>> data
array([[0, 1],
       [2, 3],
       [4, 5]])
>>> np.average(data, axis=1, weights=[1./4, 3./4])
array([ 0.75,  2.75,  4.75])
>>> np.average(data, weights=[1./4, 3./4])
Traceback (most recent call last):
...
TypeError: Axis must be specified when shapes of a and weights differ.
bartlett(M)
Return the Bartlett window.
 
The Bartlett window is very similar to a triangular window, except
that the end points are at zero.  It is often used in signal
processing for tapering a signal, without generating too much
ripple in the frequency domain.
 
Parameters
----------
M : int
    Number of points in the output window. If zero or less, an
    empty array is returned.
 
Returns
-------
out : array
    The triangular window, with the maximum value normalized to one
    (the value one appears only if the number of samples is odd), with
    the first and last samples equal to zero.
 
See Also
--------
blackman, hamming, hanning, kaiser
 
Notes
-----
The Bartlett window is defined as
 
.. math:: w(n) = \frac{2}{M-1} \left(
          \frac{M-1}{2} - \left|n - \frac{M-1}{2}\right|
          \right)
 
Most references to the Bartlett window come from the signal
processing literature, where it is used as one of many windowing
functions for smoothing values.  Note that convolution with this
window produces linear interpolation.  It is also known as an
apodization (which means"removing the foot", i.e. smoothing
discontinuities at the beginning and end of the sampled signal) or
tapering function. The fourier transform of the Bartlett is the product
of two sinc functions.
Note the excellent discussion in Kanasewich.
 
References
----------
.. [1] M.S. Bartlett, "Periodogram Analysis and Continuous Spectra",
       Biometrika 37, 1-16, 1950.
.. [2] E.R. Kanasewich, "Time Sequence Analysis in Geophysics",
       The University of Alberta Press, 1975, pp. 109-110.
.. [3] A.V. Oppenheim and R.W. Schafer, "Discrete-Time Signal
       Processing", Prentice-Hall, 1999, pp. 468-471.
.. [4] Wikipedia, "Window function",
       http://en.wikipedia.org/wiki/Window_function
.. [5] W.H. Press,  B.P. Flannery, S.A. Teukolsky, and W.T. Vetterling,
       "Numerical Recipes", Cambridge University Press, 1986, page 429.
 
 
Examples
--------
>>> np.bartlett(12)
array([ 0.        ,  0.18181818,  0.36363636,  0.54545455,  0.72727273,
        0.90909091,  0.90909091,  0.72727273,  0.54545455,  0.36363636,
        0.18181818,  0.        ])
 
Plot the window and its frequency response (requires SciPy and matplotlib):
 
>>> from numpy.fft import fft, fftshift
>>> window = np.bartlett(51)
>>> plt.plot(window)
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x...>]
>>> plt.title("Bartlett window")
<matplotlib.text.Text object at 0x...>
>>> plt.ylabel("Amplitude")
<matplotlib.text.Text object at 0x...>
>>> plt.xlabel("Sample")
<matplotlib.text.Text object at 0x...>
>>> plt.show()
 
>>> plt.figure()
<matplotlib.figure.Figure object at 0x...>
>>> A = fft(window, 2048) / 25.5
>>> mag = np.abs(fftshift(A))
>>> freq = np.linspace(-0.5, 0.5, len(A))
>>> response = 20 * np.log10(mag)
>>> response = np.clip(response, -100, 100)
>>> plt.plot(freq, response)
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x...>]
>>> plt.title("Frequency response of Bartlett window")
<matplotlib.text.Text object at 0x...>
>>> plt.ylabel("Magnitude [dB]")
<matplotlib.text.Text object at 0x...>
>>> plt.xlabel("Normalized frequency [cycles per sample]")
<matplotlib.text.Text object at 0x...>
>>> plt.axis('tight')
(-0.5, 0.5, -100.0, ...)
>>> plt.show()
base_repr(number, base=2, padding=0)
Return a string representation of a number in the given base system.
 
Parameters
----------
number : int
    The value to convert. Only positive values are handled.
base : int, optional
    Convert `number` to the `base` number system. The valid range is 2-36,
    the default value is 2.
padding : int, optional
    Number of zeros padded on the left. Default is 0 (no padding).
 
Returns
-------
out : str
    String representation of `number` in `base` system.
 
See Also
--------
binary_repr : Faster version of `base_repr` for base 2.
 
Examples
--------
>>> np.base_repr(5)
'101'
>>> np.base_repr(6, 5)
'11'
>>> np.base_repr(7, base=5, padding=3)
'00012'
 
>>> np.base_repr(10, base=16)
'A'
>>> np.base_repr(32, base=16)
'20'
binary_repr(num, width=None)
Return the binary representation of the input number as a string.
 
For negative numbers, if width is not given, a minus sign is added to the
front. If width is given, the two's complement of the number is
returned, with respect to that width.
 
In a two's-complement system negative numbers are represented by the two's
complement of the absolute value. This is the most common method of
representing signed integers on computers [1]_. A N-bit two's-complement
system can represent every integer in the range
:math:`-2^{N-1}` to :math:`+2^{N-1}-1`.
 
Parameters
----------
num : int
    Only an integer decimal number can be used.
width : int, optional
    The length of the returned string if `num` is positive, the length of
    the two's complement if `num` is negative.
 
Returns
-------
bin : str
    Binary representation of `num` or two's complement of `num`.
 
See Also
--------
base_repr: Return a string representation of a number in the given base
           system.
 
Notes
-----
`binary_repr` is equivalent to using `base_repr` with base 2, but about 25x
faster.
 
References
----------
.. [1] Wikipedia, "Two's complement",
    http://en.wikipedia.org/wiki/Two's_complement
 
Examples
--------
>>> np.binary_repr(3)
'11'
>>> np.binary_repr(-3)
'-11'
>>> np.binary_repr(3, width=4)
'0011'
 
The two's complement is returned when the input number is negative and
width is specified:
 
>>> np.binary_repr(-3, width=4)
'1101'
bincount(...)
bincount(x, weights=None, minlength=None)
 
Count number of occurrences of each value in array of non-negative ints.
 
The number of bins (of size 1) is one larger than the largest value in
`x`. If `minlength` is specified, there will be at least this number
of bins in the output array (though it will be longer if necessary,
depending on the contents of `x`).
Each bin gives the number of occurrences of its index value in `x`.
If `weights` is specified the input array is weighted by it, i.e. if a
value ``n`` is found at position ``i``, ``out[n] += weight[i]`` instead
of ``out[n] += 1``.
 
Parameters
----------
x : array_like, 1 dimension, nonnegative ints
    Input array.
weights : array_like, optional
    Weights, array of the same shape as `x`.
minlength : int, optional
    .. versionadded:: 1.6.0
 
    A minimum number of bins for the output array.
 
Returns
-------
out : ndarray of ints
    The result of binning the input array.
    The length of `out` is equal to ``np.amax(x)+1``.
 
Raises
------
ValueError
    If the input is not 1-dimensional, or contains elements with negative
    values, or if `minlength` is non-positive.
TypeError
    If the type of the input is float or complex.
 
See Also
--------
histogram, digitize, unique
 
Examples
--------
>>> np.bincount(np.arange(5))
array([1, 1, 1, 1, 1])
>>> np.bincount(np.array([0, 1, 1, 3, 2, 1, 7]))
array([1, 3, 1, 1, 0, 0, 0, 1])
 
>>> x = np.array([0, 1, 1, 3, 2, 1, 7, 23])
>>> np.bincount(x).size == np.amax(x)+1
True
 
The input array needs to be of integer dtype, otherwise a
TypeError is raised:
 
>>> np.bincount(np.arange(5, dtype=np.float))
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: array cannot be safely cast to required type
 
A possible use of ``bincount`` is to perform sums over
variable-size chunks of an array, using the ``weights`` keyword.
 
>>> w = np.array([0.3, 0.5, 0.2, 0.7, 1., -0.6]) # weights
>>> x = np.array([0, 1, 1, 2, 2, 2])
>>> np.bincount(x,  weights=w)
array([ 0.3,  0.7,  1.1])
blackman(M)
Return the Blackman window.
 
The Blackman window is a taper formed by using the the first three
terms of a summation of cosines. It was designed to have close to the
minimal leakage possible.  It is close to optimal, only slightly worse
than a Kaiser window.
 
Parameters
----------
M : int
    Number of points in the output window. If zero or less, an empty
    array is returned.
 
Returns
-------
out : ndarray
    The window, with the maximum value normalized to one (the value one
    appears only if the number of samples is odd).
 
See Also
--------
bartlett, hamming, hanning, kaiser
 
Notes
-----
The Blackman window is defined as
 
.. math::  w(n) = 0.42 - 0.5 \cos(2\pi n/M) + 0.08 \cos(4\pi n/M)
 
Most references to the Blackman window come from the signal processing
literature, where it is used as one of many windowing functions for
smoothing values.  It is also known as an apodization (which means
"removing the foot", i.e. smoothing discontinuities at the beginning
and end of the sampled signal) or tapering function. It is known as a
"near optimal" tapering function, almost as good (by some measures)
as the kaiser window.
 
References
----------
Blackman, R.B. and Tukey, J.W., (1958) The measurement of power spectra,
Dover Publications, New York.
 
Oppenheim, A.V., and R.W. Schafer. Discrete-Time Signal Processing.
Upper Saddle River, NJ: Prentice-Hall, 1999, pp. 468-471.
 
Examples
--------
>>> np.blackman(12)
array([ -1.38777878e-17,   3.26064346e-02,   1.59903635e-01,
         4.14397981e-01,   7.36045180e-01,   9.67046769e-01,
         9.67046769e-01,   7.36045180e-01,   4.14397981e-01,
         1.59903635e-01,   3.26064346e-02,  -1.38777878e-17])
 
 
Plot the window and the frequency response:
 
>>> from numpy.fft import fft, fftshift
>>> window = np.blackman(51)
>>> plt.plot(window)
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x...>]
>>> plt.title("Blackman window")
<matplotlib.text.Text object at 0x...>
>>> plt.ylabel("Amplitude")
<matplotlib.text.Text object at 0x...>
>>> plt.xlabel("Sample")
<matplotlib.text.Text object at 0x...>
>>> plt.show()
 
>>> plt.figure()
<matplotlib.figure.Figure object at 0x...>
>>> A = fft(window, 2048) / 25.5
>>> mag = np.abs(fftshift(A))
>>> freq = np.linspace(-0.5, 0.5, len(A))
>>> response = 20 * np.log10(mag)
>>> response = np.clip(response, -100, 100)
>>> plt.plot(freq, response)
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x...>]
>>> plt.title("Frequency response of Blackman window")
<matplotlib.text.Text object at 0x...>
>>> plt.ylabel("Magnitude [dB]")
<matplotlib.text.Text object at 0x...>
>>> plt.xlabel("Normalized frequency [cycles per sample]")
<matplotlib.text.Text object at 0x...>
>>> plt.axis('tight')
(-0.5, 0.5, -100.0, ...)
>>> plt.show()
bmat(obj, ldict=None, gdict=None)
Build a matrix object from a string, nested sequence, or array.
 
Parameters
----------
obj : str or array_like
    Input data.  Names of variables in the current scope may be
    referenced, even if `obj` is a string.
 
Returns
-------
out : matrix
    Returns a matrix object, which is a specialized 2-D array.
 
See Also
--------
matrix
 
Examples
--------
>>> A = np.mat('1 1; 1 1')
>>> B = np.mat('2 2; 2 2')
>>> C = np.mat('3 4; 5 6')
>>> D = np.mat('7 8; 9 0')
 
All the following expressions construct the same block matrix:
 
>>> np.bmat([[A, B], [C, D]])
matrix([[1, 1, 2, 2],
        [1, 1, 2, 2],
        [3, 4, 7, 8],
        [5, 6, 9, 0]])
>>> np.bmat(np.r_[np.c_[A, B], np.c_[C, D]])
matrix([[1, 1, 2, 2],
        [1, 1, 2, 2],
        [3, 4, 7, 8],
        [5, 6, 9, 0]])
>>> np.bmat('A,B; C,D')
matrix([[1, 1, 2, 2],
        [1, 1, 2, 2],
        [3, 4, 7, 8],
        [5, 6, 9, 0]])
broadcast_arrays(*args)
Broadcast any number of arrays against each other.
 
Parameters
----------
`*args` : array_likes
    The arrays to broadcast.
 
Returns
-------
broadcasted : list of arrays
    These arrays are views on the original arrays.  They are typically
    not contiguous.  Furthermore, more than one element of a
    broadcasted array may refer to a single memory location.  If you
    need to write to the arrays, make copies first.
 
Examples
--------
>>> x = np.array([[1,2,3]])
>>> y = np.array([[1],[2],[3]])
>>> np.broadcast_arrays(x, y)
[array([[1, 2, 3],
       [1, 2, 3],
       [1, 2, 3]]), array([[1, 1, 1],
       [2, 2, 2],
       [3, 3, 3]])]
 
Here is a useful idiom for getting contiguous copies instead of
non-contiguous views.
 
>>> [np.array(a) for a in np.broadcast_arrays(x, y)]
[array([[1, 2, 3],
       [1, 2, 3],
       [1, 2, 3]]), array([[1, 1, 1],
       [2, 2, 2],
       [3, 3, 3]])]
busday_count(...)
busday_count(begindates, enddates, weekmask='1111100', holidays=[], busdaycal=None, out=None)
 
Counts the number of valid days between `begindates` and
`enddates`, not including the day of `enddates`.
 
If ``enddates`` specifies a date value that is earlier than the
corresponding ``begindates`` date value, the count will be negative.
 
.. versionadded:: 1.7.0
 
Parameters
----------
begindates : array_like of datetime64[D]
    The array of the first dates for counting.
enddates : array_like of datetime64[D]
    The array of the end dates for counting, which are excluded
    from the count themselves.
weekmask : str or array_like of bool, optional
    A seven-element array indicating which of Monday through Sunday are
    valid days. May be specified as a length-seven list or array, like
    [1,1,1,1,1,0,0]; a length-seven string, like '1111100'; or a string
    like "Mon Tue Wed Thu Fri", made up of 3-character abbreviations for
    weekdays, optionally separated by white space. Valid abbreviations
    are: Mon Tue Wed Thu Fri Sat Sun
holidays : array_like of datetime64[D], optional
    An array of dates to consider as invalid dates.  They may be
    specified in any order, and NaT (not-a-time) dates are ignored.
    This list is saved in a normalized form that is suited for
    fast calculations of valid days.
busdaycal : busdaycalendar, optional
    A `busdaycalendarobject which specifies the valid days. If this
    parameter is provided, neither weekmask nor holidays may be
    provided.
out : array of int, optional
    If provided, this array is filled with the result.
 
Returns
-------
out : array of int
    An array with a shape from broadcasting ``begindates`` and ``enddates``
    together, containing the number of valid days between
    the begin and end dates.
 
See Also
--------
busdaycalendar: An object that specifies a custom set of valid days.
is_busday : Returns a boolean array indicating valid days.
busday_offset : Applies an offset counted in valid days.
 
Examples
--------
>>> # Number of weekdays in January 2011
... np.busday_count('2011-01', '2011-02')
21
>>> # Number of weekdays in 2011
...  np.busday_count('2011', '2012')
260
>>> # Number of Saturdays in 2011
... np.busday_count('2011', '2012', weekmask='Sat')
53
busday_offset(...)
busday_offset(dates, offsets, roll='raise', weekmask='1111100', holidays=None, busdaycal=None, out=None)
 
First adjusts the date to fall on a valid day according to
the ``roll`` rule, then applies offsets to the given dates
counted in valid days.
 
.. versionadded:: 1.7.0
 
Parameters
----------
dates : array_like of datetime64[D]
    The array of dates to process.
offsets : array_like of int
    The array of offsets, which is broadcast with ``dates``.
roll : {'raise', 'nat', 'forward', 'following', 'backward', 'preceding', 'modifiedfollowing', 'modifiedpreceding'}, optional
    How to treat dates that do not fall on a valid day. The default
    is 'raise'.
 
      * 'raise' means to raise an exception for an invalid day.
      * 'nat' means to return a NaT (not-a-time) for an invalid day.
      * 'forward' and 'following' mean to take the first valid day
        later in time.
      * 'backward' and 'preceding' mean to take the first valid day
        earlier in time.
      * 'modifiedfollowing' means to take the first valid day
        later in time unless it is across a Month boundary, in which
        case to take the first valid day earlier in time.
      * 'modifiedpreceding' means to take the first valid day
        earlier in time unless it is across a Month boundary, in which
        case to take the first valid day later in time.
weekmask : str or array_like of bool, optional
    A seven-element array indicating which of Monday through Sunday are
    valid days. May be specified as a length-seven list or array, like
    [1,1,1,1,1,0,0]; a length-seven string, like '1111100'; or a string
    like "Mon Tue Wed Thu Fri", made up of 3-character abbreviations for
    weekdays, optionally separated by white space. Valid abbreviations
    are: Mon Tue Wed Thu Fri Sat Sun
holidays : array_like of datetime64[D], optional
    An array of dates to consider as invalid dates.  They may be
    specified in any order, and NaT (not-a-time) dates are ignored.
    This list is saved in a normalized form that is suited for
    fast calculations of valid days.
busdaycal : busdaycalendar, optional
    A `busdaycalendarobject which specifies the valid days. If this
    parameter is provided, neither weekmask nor holidays may be
    provided.
out : array of datetime64[D], optional
    If provided, this array is filled with the result.
 
Returns
-------
out : array of datetime64[D]
    An array with a shape from broadcasting ``dates`` and ``offsets``
    together, containing the dates with offsets applied.
 
See Also
--------
busdaycalendar: An object that specifies a custom set of valid days.
is_busday : Returns a boolean array indicating valid days.
busday_count : Counts how many valid days are in a half-open date range.
 
Examples
--------
>>> # First business day in October 2011 (not accounting for holidays)
... np.busday_offset('2011-10', 0, roll='forward')
numpy.datetime64('2011-10-03','D')
>>> # Last business day in February 2012 (not accounting for holidays)
... np.busday_offset('2012-03', -1, roll='forward')
numpy.datetime64('2012-02-29','D')
>>> # Third Wednesday in January 2011
... np.busday_offset('2011-01', 2, roll='forward', weekmask='Wed')
numpy.datetime64('2011-01-19','D')
>>> # 2012 Mother's Day in Canada and the U.S.
... np.busday_offset('2012-05', 1, roll='forward', weekmask='Sun')
numpy.datetime64('2012-05-13','D')
 
>>> # First business day on or after a date
... np.busday_offset('2011-03-20', 0, roll='forward')
numpy.datetime64('2011-03-21','D')
>>> np.busday_offset('2011-03-22', 0, roll='forward')
numpy.datetime64('2011-03-22','D')
>>> # First business day after a date
... np.busday_offset('2011-03-20', 1, roll='backward')
numpy.datetime64('2011-03-21','D')
>>> np.busday_offset('2011-03-22', 1, roll='backward')
numpy.datetime64('2011-03-23','D')
byte_bounds(a)
Returns pointers to the end-points of an array.
 
Parameters
----------
a : ndarray
    Input array. It must conform to the Python-side of the array interface.
 
Returns
-------
(low, high) : tuple of 2 integers
    The first integer is the first byte of the array, the second integer is
    just past the last byte of the array.  If `a` is not contiguous it
    will not use every byte between the (`low`, `high`) values.
 
Examples
--------
>>> I = np.eye(2, dtype='f'); I.dtype
dtype('float32')
>>> low, high = np.byte_bounds(I)
>>> high - low == I.size*I.itemsize
True
>>> I = np.eye(2, dtype='G'); I.dtype
dtype('complex192')
>>> low, high = np.byte_bounds(I)
>>> high - low == I.size*I.itemsize
True
can_cast(...)
can_cast(from, totype, casting = 'safe')
 
Returns True if cast between data types can occur according to the
casting rule.  If from is a scalar or array scalar, also returns
True if the scalar value can be cast without overflow or truncation
to an integer.
 
Parameters
----------
from : dtypedtype specifier, scalar, or array
    Data type, scalar, or array to cast from.
totype : dtype or dtype specifier
    Data type to cast to.
casting : {'no', 'equiv', 'safe', 'same_kind', 'unsafe'}, optional
    Controls what kind of data casting may occur.
 
      * 'no' means the data types should not be cast at all.
      * 'equiv' means only byte-order changes are allowed.
      * 'safe' means only casts which can preserve values are allowed.
      * 'same_kind' means only safe casts or casts within a kind,
        like float64 to float32, are allowed.
      * 'unsafe' means any data conversions may be done.
 
Returns
-------
out : bool
    True if cast can occur according to the casting rule.
 
See also
--------
dtype, result_type
 
Examples
--------
Basic examples
 
>>> np.can_cast(np.int32, np.int64)
True
>>> np.can_cast(np.float64, np.complex)
True
>>> np.can_cast(np.complex, np.float)
False
 
>>> np.can_cast('i8', 'f8')
True
>>> np.can_cast('i8', 'f4')
False
>>> np.can_cast('i4', 'S4')
True
 
Casting scalars
 
>>> np.can_cast(100, 'i1')
True
>>> np.can_cast(150, 'i1')
False
>>> np.can_cast(150, 'u1')
True
 
>>> np.can_cast(3.5e100, np.float32)
False
>>> np.can_cast(1000.0, np.float32)
True
 
Array scalar checks the value, array does not
 
>>> np.can_cast(np.array(1000.0), np.float32)
True
>>> np.can_cast(np.array([1000.0]), np.float32)
False
 
Using the casting rules
 
>>> np.can_cast('i8', 'i8', 'no')
True
>>> np.can_cast('<i8', '>i8', 'no')
False
 
>>> np.can_cast('<i8', '>i8', 'equiv')
True
>>> np.can_cast('<i4', '>i8', 'equiv')
False
 
>>> np.can_cast('<i4', '>i8', 'safe')
True
>>> np.can_cast('<i8', '>i4', 'safe')
False
 
>>> np.can_cast('<i8', '>i4', 'same_kind')
True
>>> np.can_cast('<i8', '>u4', 'same_kind')
False
 
>>> np.can_cast('<i8', '>u4', 'unsafe')
True
choose(a, choices, out=None, mode='raise')
Construct an array from an index array and a set of arrays to choose from.
 
First of all, if confused or uncertain, definitely look at the Examples -
in its full generality, this function is less simple than it might
seem from the following code description (below ndi =
`numpy.lib.index_tricks`):
 
``np.choose(a,c) == np.array([c[a[I]][I] for I in ndi.ndindex(a.shape)])``.
 
But this omits some subtleties.  Here is a fully general summary:
 
Given an "index" array (`a`) of integers and a sequence of `n` arrays
(`choices`), `a` and each choice array are first broadcast, as necessary,
to arrays of a common shape; calling these *Ba* and *Bchoices[i], i =
0,...,n-1* we have that, necessarily, ``Ba.shape == Bchoices[i].shape``
for each `i`.  Then, a new array with shape ``Ba.shape`` is created as
follows:
 
* if ``mode=raise`` (the default), then, first of all, each element of
  `a` (and thus `Ba`) must be in the range `[0, n-1]`; now, suppose that
  `i` (in that range) is the value at the `(j0, j1, ..., jm)` position
  in `Ba` - then the value at the same position in the new array is the
  value in `Bchoices[i]` at that same position;
 
* if ``mode=wrap``, values in `a` (and thus `Ba`) may be any (signed)
  integer; modular arithmetic is used to map integers outside the range
  `[0, n-1]` back into that range; and then the new array is constructed
  as above;
 
* if ``mode=clip``, values in `a` (and thus `Ba`) may be any (signed)
  integer; negative integers are mapped to 0; values greater than `n-1`
  are mapped to `n-1`; and then the new array is constructed as above.
 
Parameters
----------
a : int array
    This array must contain integers in `[0, n-1]`, where `n` is the number
    of choices, unless ``mode=wrap`` or ``mode=clip``, in which cases any
    integers are permissible.
choices : sequence of arrays
    Choice arrays. `a` and all of the choices must be broadcastable to the
    same shape.  If `choices` is itself an array (not recommended), then
    its outermost dimension (i.e., the one corresponding to
    ``choices.shape[0]``) is taken as defining the "sequence".
out : array, optional
    If provided, the result will be inserted into this array. It should
    be of the appropriate shape and dtype.
mode : {'raise' (default), 'wrap', 'clip'}, optional
    Specifies how indices outside `[0, n-1]` will be treated:
 
      * 'raise' : an exception is raised
      * 'wrap' : value becomes value mod `n`
      * 'clip' : values < 0 are mapped to 0, values > n-1 are mapped to n-1
 
Returns
-------
merged_array : array
    The merged result.
 
Raises
------
ValueError: shape mismatch
    If `a` and each choice array are not all broadcastable to the same
    shape.
 
See Also
--------
ndarray.choose : equivalent method
 
Notes
-----
To reduce the chance of misinterpretation, even though the following
"abuse" is nominally supported, `choices` should neither be, nor be
thought of as, a single array, i.e., the outermost sequence-like container
should be either a list or a tuple.
 
Examples
--------
 
>>> choices = [[0, 1, 2, 3], [10, 11, 12, 13],
...   [20, 21, 22, 23], [30, 31, 32, 33]]
>>> np.choose([2, 3, 1, 0], choices
... # the first element of the result will be the first element of the
... # third (2+1) "array" in choices, namely, 20; the second element
... # will be the second element of the fourth (3+1) choice array, i.e.,
... # 31, etc.
... )
array([20, 31, 12,  3])
>>> np.choose([2, 4, 1, 0], choices, mode='clip') # 4 goes to 3 (4-1)
array([20, 31, 12,  3])
>>> # because there are 4 choice arrays
>>> np.choose([2, 4, 1, 0], choices, mode='wrap') # 4 goes to (4 mod 4)
array([20,  1, 12,  3])
>>> # i.e., 0
 
A couple examples illustrating how choose broadcasts:
 
>>> a = [[1, 0, 1], [0, 1, 0], [1, 0, 1]]
>>> choices = [-10, 10]
>>> np.choose(a, choices)
array([[ 10, -10,  10],
       [-10,  10, -10],
       [ 10, -10,  10]])
 
>>> # With thanks to Anne Archibald
>>> a = np.array([0, 1]).reshape((2,1,1))
>>> c1 = np.array([1, 2, 3]).reshape((1,3,1))
>>> c2 = np.array([-1, -2, -3, -4, -5]).reshape((1,1,5))
>>> np.choose(a, (c1, c2)) # result is 2x3x5, res[0,:,:]=c1, res[1,:,:]=c2
array([[[ 1,  1,  1,  1,  1],
        [ 2,  2,  2,  2,  2],
        [ 3,  3,  3,  3,  3]],
       [[-1, -2, -3, -4, -5],
        [-1, -2, -3, -4, -5],
        [-1, -2, -3, -4, -5]]])
clip(a, a_min, a_max, out=None)
Clip (limit) the values in an array.
 
Given an interval, values outside the interval are clipped to
the interval edges.  For example, if an interval of ``[0, 1]``
is specified, values smaller than 0 become 0, and values larger
than 1 become 1.
 
Parameters
----------
a : array_like
    Array containing elements to clip.
a_min : scalar or array_like
    Minimum value.
a_max : scalar or array_like
    Maximum value.  If `a_min` or `a_max` are array_like, then they will
    be broadcasted to the shape of `a`.
out : ndarray, optional
    The results will be placed in this array. It may be the input
    array for in-place clipping.  `out` must be of the right shape
    to hold the output.  Its type is preserved.
 
Returns
-------
clipped_array : ndarray
    An array with the elements of `a`, but where values
    < `a_min` are replaced with `a_min`, and those > `a_max`
    with `a_max`.
 
See Also
--------
numpy.doc.ufuncs : Section "Output arguments"
 
Examples
--------
>>> a = np.arange(10)
>>> np.clip(a, 1, 8)
array([1, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 8])
>>> a
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
>>> np.clip(a, 3, 6, out=a)
array([3, 3, 3, 3, 4, 5, 6, 6, 6, 6])
>>> a = np.arange(10)
>>> a
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
>>> np.clip(a, [3,4,1,1,1,4,4,4,4,4], 8)
array([3, 4, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 8])
column_stack(tup)
Stack 1-D arrays as columns into a 2-D array.
 
Take a sequence of 1-D arrays and stack them as columns
to make a single 2-D array. 2-D arrays are stacked as-is,
just like with `hstack`.  1-D arrays are turned into 2-D columns
first.
 
Parameters
----------
tup : sequence of 1-D or 2-D arrays.
    Arrays to stack. All of them must have the same first dimension.
 
Returns
-------
stacked : 2-D array
    The array formed by stacking the given arrays.
 
See Also
--------
hstack, vstack, concatenate
 
Notes
-----
This function is equivalent to ``np.vstack(tup).T``.
 
Examples
--------
>>> a = np.array((1,2,3))
>>> b = np.array((2,3,4))
>>> np.column_stack((a,b))
array([[1, 2],
       [2, 3],
       [3, 4]])
common_type(*arrays)
Return a scalar type which is common to the input arrays.
 
The return type will always be an inexact (i.e. floating point) scalar
type, even if all the arrays are integer arrays. If one of the inputs is
an integer array, the minimum precision type that is returned is a
64-bit floating point dtype.
 
All input arrays can be safely cast to the returned dtype without loss
of information.
 
Parameters
----------
array1, array2, ... : ndarrays
    Input arrays.
 
Returns
-------
out : data type code
    Data type code.
 
See Also
--------
dtype, mintypecode
 
Examples
--------
>>> np.common_type(np.arange(2, dtype=np.float32))
<type 'numpy.float32'>
>>> np.common_type(np.arange(2, dtype=np.float32), np.arange(2))
<type 'numpy.float64'>
>>> np.common_type(np.arange(4), np.array([45, 6.j]), np.array([45.0]))
<type 'numpy.complex128'>
compare_chararrays(...)
compress(condition, a, axis=None, out=None)
Return selected slices of an array along given axis.
 
When working along a given axis, a slice along that axis is returned in
`output` for each index where `condition` evaluates to True. When
working on a 1-D array, `compress` is equivalent to `extract`.
 
Parameters
----------
condition : 1-D array of bools
    Array that selects which entries to return. If len(condition)
    is less than the size of `a` along the given axis, then output is
    truncated to the length of the condition array.
a : array_like
    Array from which to extract a part.
axis : int, optional
    Axis along which to take slices. If None (default), work on the
    flattened array.
out : ndarray, optional
    Output array.  Its type is preserved and it must be of the right
    shape to hold the output.
 
Returns
-------
compressed_array : ndarray
    A copy of `a` without the slices along axis for which `condition`
    is false.
 
See Also
--------
take, choose, diag, diagonal, select
ndarray.compress : Equivalent method in ndarray
np.extract: Equivalent method when working on 1-D arrays
numpy.doc.ufuncs : Section "Output arguments"
 
Examples
--------
>>> a = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
>>> a
array([[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6]])
>>> np.compress([0, 1], a, axis=0)
array([[3, 4]])
>>> np.compress([False, True, True], a, axis=0)
array([[3, 4],
       [5, 6]])
>>> np.compress([False, True], a, axis=1)
array([[2],
       [4],
       [6]])
 
Working on the flattened array does not return slices along an axis but
selects elements.
 
>>> np.compress([False, True], a)
array([2])
concatenate(...)
concatenate((a1, a2, ...), axis=0)
 
Join a sequence of arrays together.
 
Parameters
----------
a1, a2, ... : sequence of array_like
    The arrays must have the same shape, except in the dimension
    corresponding to `axis` (the first, by default).
axis : int, optional
    The axis along which the arrays will be joined.  Default is 0.
 
Returns
-------
res : ndarray
    The concatenated array.
 
See Also
--------
ma.concatenate : Concatenate function that preserves input masks.
array_split : Split an array into multiple sub-arrays of equal or
              near-equal size.
split : Split array into a list of multiple sub-arrays of equal size.
hsplit : Split array into multiple sub-arrays horizontally (column wise)
vsplit : Split array into multiple sub-arrays vertically (row wise)
dsplit : Split array into multiple sub-arrays along the 3rd axis (depth).
hstack : Stack arrays in sequence horizontally (column wise)
vstack : Stack arrays in sequence vertically (row wise)
dstack : Stack arrays in sequence depth wise (along third dimension)
 
Notes
-----
When one or more of the arrays to be concatenated is a MaskedArray,
this function will return a MaskedArray object instead of an ndarray,
but the input masks are *not* preserved. In cases where a MaskedArray
is expected as input, use the ma.concatenate function from the masked
array module instead.
 
Examples
--------
>>> a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
>>> b = np.array([[5, 6]])
>>> np.concatenate((a, b), axis=0)
array([[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6]])
>>> np.concatenate((a, b.T), axis=1)
array([[1, 2, 5],
       [3, 4, 6]])
 
This function will not preserve masking of MaskedArray inputs.
 
>>> a = np.ma.arange(3)
>>> a[1] = np.ma.masked
>>> b = np.arange(2, 5)
>>> a
masked_array(data = [0 -- 2],
             mask = [False  True False],
       fill_value = 999999)
>>> b
array([2, 3, 4])
>>> np.concatenate([a, b])
masked_array(data = [0 1 2 2 3 4],
             mask = False,
       fill_value = 999999)
>>> np.ma.concatenate([a, b])
masked_array(data = [0 -- 2 2 3 4],
             mask = [False  True False False False False],
       fill_value = 999999)
convolve(a, v, mode='full')
Returns the discrete, linear convolution of two one-dimensional sequences.
 
The convolution operator is often seen in signal processing, where it
models the effect of a linear time-invariant system on a signal [1]_.  In
probability theory, the sum of two independent random variables is
distributed according to the convolution of their individual
distributions.
 
Parameters
----------
a : (N,) array_like
    First one-dimensional input array.
v : (M,) array_like
    Second one-dimensional input array.
mode : {'full', 'valid', 'same'}, optional
    'full':
      By default, mode is 'full'.  This returns the convolution
      at each point of overlap, with an output shape of (N+M-1,). At
      the end-points of the convolution, the signals do not overlap
      completely, and boundary effects may be seen.
 
    'same':
      Mode `same` returns output of length ``max(M, N)``.  Boundary
      effects are still visible.
 
    'valid':
      Mode `valid` returns output of length
      ``max(M, N) - min(M, N) + 1``.  The convolution product is only given
      for points where the signals overlap completely.  Values outside
      the signal boundary have no effect.
 
Returns
-------
out : ndarray
    Discrete, linear convolution of `a` and `v`.
 
See Also
--------
scipy.signal.fftconvolve : Convolve two arrays using the Fast Fourier
                           Transform.
scipy.linalg.toeplitz : Used to construct the convolution operator.
 
Notes
-----
The discrete convolution operation is defined as
 
.. math:: (f * g)[n] = \sum_{m = -\infty}^{\infty} f[m] g[n - m]
 
It can be shown that a convolution :math:`x(t) * y(t)` in time/space
is equivalent to the multiplication :math:`X(f) Y(f)` in the Fourier
domain, after appropriate padding (padding is necessary to prevent
circular convolution).  Since multiplication is more efficient (faster)
than convolution, the function `scipy.signal.fftconvolve` exploits the
FFT to calculate the convolution of large data-sets.
 
References
----------
.. [1] Wikipedia, "Convolution", http://en.wikipedia.org/wiki/Convolution.
 
Examples
--------
Note how the convolution operator flips the second array
before "sliding" the two across one another:
 
>>> np.convolve([1, 2, 3], [0, 1, 0.5])
array([ 0. ,  1. ,  2.5,  4. ,  1.5])
 
Only return the middle values of the convolution.
Contains boundary effects, where zeros are taken
into account:
 
>>> np.convolve([1,2,3],[0,1,0.5], 'same')
array([ 1. ,  2.5,  4. ])
 
The two arrays are of the same length, so there
is only one position where they completely overlap:
 
>>> np.convolve([1,2,3],[0,1,0.5], 'valid')
array([ 2.5])
copy(a, order='K')
Return an array copy of the given object.
 
Parameters
----------
a : array_like
    Input data.
order : {'C', 'F', 'A', 'K'}, optional
    Controls the memory layout of the copy. 'C' means C-order,
    'F' means F-order, 'A' means 'F' if `a` is Fortran contiguous,
    'C' otherwise. 'K' means match the layout of `a` as closely
    as possible. (Note that this function and :meth:ndarray.copy are very
    similar, but have different default values for their order=
    arguments.)
 
Returns
-------
arr : ndarray
    Array interpretation of `a`.
 
Notes
-----
This is equivalent to
 
>>> np.array(a, copy=True)                              #doctest: +SKIP
 
Examples
--------
Create an array x, with a reference y and a copy z:
 
>>> x = np.array([1, 2, 3])
>>> y = x
>>> z = np.copy(x)
 
Note that, when we modify x, y changes, but not z:
 
>>> x[0] = 10
>>> x[0] == y[0]
True
>>> x[0] == z[0]
False
copyto(...)
copyto(dst, src, casting='same_kind', where=None, preservena=False)
 
Copies values from one array to another, broadcasting as necessary.
 
Raises a TypeError if the `casting` rule is violated, and if
`where` is provided, it selects which elements to copy.
 
.. versionadded:: 1.7.0
 
Parameters
----------
dst : ndarray
    The array into which values are copied.
src : array_like
    The array from which values are copied.
casting : {'no', 'equiv', 'safe', 'same_kind', 'unsafe'}, optional
    Controls what kind of data casting may occur when copying.
 
      * 'no' means the data types should not be cast at all.
      * 'equiv' means only byte-order changes are allowed.
      * 'safe' means only casts which can preserve values are allowed.
      * 'same_kind' means only safe casts or casts within a kind,
        like float64 to float32, are allowed.
      * 'unsafe' means any data conversions may be done.
where : array_like of bool, optional
    A boolean array which is broadcasted to match the dimensions
    of `dst`, and selects elements to copy from `src` to `dst`
    wherever it contains the value True.
preservena : bool, optional
    If set to True, leaves any NA values in `dst` untouched. This
    is similar to the "hard mask" feature in numpy.ma.
corrcoef(x, y=None, rowvar=1, bias=0, ddof=None)
Return correlation coefficients.
 
Please refer to the documentation for `cov` for more detail.  The
relationship between the correlation coefficient matrix, `P`, and the
covariance matrix, `C`, is
 
.. math:: P_{ij} = \frac{ C_{ij} } { \sqrt{ C_{ii} * C_{jj} } }
 
The values of `P` are between -1 and 1, inclusive.
 
Parameters
----------
x : array_like
    A 1-D or 2-D array containing multiple variables and observations.
    Each row of `m` represents a variable, and each column a single
    observation of all those variables. Also see `rowvar` below.
y : array_like, optional
    An additional set of variables and observations. `y` has the same
    shape as `m`.
rowvar : int, optional
    If `rowvar` is non-zero (default), then each row represents a
    variable, with observations in the columns. Otherwise, the relationship
    is transposed: each column represents a variable, while the rows
    contain observations.
bias : int, optional
    Default normalization is by ``(N - 1)``, where ``N`` is the number of
    observations (unbiased estimate). If `bias` is 1, then
    normalization is by ``N``. These values can be overridden by using
    the keyword ``ddof`` in numpy versions >= 1.5.
ddof : {None, int}, optional
    .. versionadded:: 1.5
    If not ``None`` normalization is by ``(N - ddof)``, where ``N`` is
    the number of observations; this overrides the value implied by
    ``bias``. The default value is ``None``.
 
Returns
-------
out : ndarray
    The correlation coefficient matrix of the variables.
 
See Also
--------
cov : Covariance matrix
correlate(a, v, mode='valid', old_behavior=False)
Cross-correlation of two 1-dimensional sequences.
 
This function computes the correlation as generally defined in signal
processing texts::
 
    z[k] = sum_n a[n] * conj(v[n+k])
 
with a and v sequences being zero-padded where necessary and conj being
the conjugate.
 
Parameters
----------
a, v : array_like
    Input sequences.
mode : {'valid', 'same', 'full'}, optional
    Refer to the `convolve` docstring.  Note that the default
    is `valid`, unlike `convolve`, which uses `full`.
old_behavior : bool
    If True, uses the old behavior from Numeric,
    (correlate(a,v) == correlate(v,a), and the conjugate is not taken
    for complex arrays). If False, uses the conventional signal
    processing definition.
 
See Also
--------
convolve : Discrete, linear convolution of two one-dimensional sequences.
 
Examples
--------
>>> np.correlate([1, 2, 3], [0, 1, 0.5])
array([ 3.5])
>>> np.correlate([1, 2, 3], [0, 1, 0.5], "same")
array([ 2. ,  3.5,  3. ])
>>> np.correlate([1, 2, 3], [0, 1, 0.5], "full")
array([ 0.5,  2. ,  3.5,  3. ,  0. ])
count_nonzero(...)
count_nonzero(a)
 
Counts the number of non-zero values in the array ``a``.
 
Parameters
----------
a : array_like
    The array for which to count non-zeros.
 
Returns
-------
count : int or array of int
    Number of non-zero values in the array.
 
See Also
--------
nonzero : Return the coordinates of all the non-zero values.
 
Examples
--------
>>> np.count_nonzero(np.eye(4))
4
>>> np.count_nonzero([[0,1,7,0,0],[3,0,0,2,19]])
5
cov(m, y=None, rowvar=1, bias=0, ddof=None)
Estimate a covariance matrix, given data.
 
Covariance indicates the level to which two variables vary together.
If we examine N-dimensional samples, :math:`X = [x_1, x_2, ... x_N]^T`,
then the covariance matrix element :math:`C_{ij}` is the covariance of
:math:`x_i` and :math:`x_j`. The element :math:`C_{ii}` is the variance
of :math:`x_i`.
 
Parameters
----------
m : array_like
    A 1-D or 2-D array containing multiple variables and observations.
    Each row of `m` represents a variable, and each column a single
    observation of all those variables. Also see `rowvar` below.
y : array_like, optional
    An additional set of variables and observations. `y` has the same
    form as that of `m`.
rowvar : int, optional
    If `rowvar` is non-zero (default), then each row represents a
    variable, with observations in the columns. Otherwise, the relationship
    is transposed: each column represents a variable, while the rows
    contain observations.
bias : int, optional
    Default normalization is by ``(N - 1)``, where ``N`` is the number of
    observations given (unbiased estimate). If `bias` is 1, then
    normalization is by ``N``. These values can be overridden by using
    the keyword ``ddof`` in numpy versions >= 1.5.
ddof : int, optional
    .. versionadded:: 1.5
    If not ``None`` normalization is by ``(N - ddof)``, where ``N`` is
    the number of observations; this overrides the value implied by
    ``bias``. The default value is ``None``.
 
Returns
-------
out : ndarray
    The covariance matrix of the variables.
 
See Also
--------
corrcoef : Normalized covariance matrix
 
Examples
--------
Consider two variables, :math:`x_0` and :math:`x_1`, which
correlate perfectly, but in opposite directions:
 
>>> x = np.array([[0, 2], [1, 1], [2, 0]]).T
>>> x
array([[0, 1, 2],
       [2, 1, 0]])
 
Note how :math:`x_0` increases while :math:`x_1` decreases. The covariance
matrix shows this clearly:
 
>>> np.cov(x)
array([[ 1., -1.],
       [-1.,  1.]])
 
Note that element :math:`C_{0,1}`, which shows the correlation between
:math:`x_0` and :math:`x_1`, is negative.
 
Further, note how `x` and `y` are combined:
 
>>> x = [-2.1, -1,  4.3]
>>> y = [3,  1.1,  0.12]
>>> X = np.vstack((x,y))
>>> print np.cov(X)
[[ 11.71        -4.286     ]
 [ -4.286        2.14413333]]
>>> print np.cov(x, y)
[[ 11.71        -4.286     ]
 [ -4.286        2.14413333]]
>>> print np.cov(x)
11.71
cross(a, b, axisa=-1, axisb=-1, axisc=-1, axis=None)
Return the cross product of two (arrays of) vectors.
 
The cross product of `a` and `b` in :math:`R^3` is a vector perpendicular
to both `a` and `b`.  If `a` and `b` are arrays of vectors, the vectors
are defined by the last axis of `a` and `b` by default, and these axes
can have dimensions 2 or 3.  Where the dimension of either `a` or `b` is
2, the third component of the input vector is assumed to be zero and the
cross product calculated accordingly.  In cases where both input vectors
have dimension 2, the z-component of the cross product is returned.
 
Parameters
----------
a : array_like
    Components of the first vector(s).
b : array_like
    Components of the second vector(s).
axisa : int, optional
    Axis of `a` that defines the vector(s).  By default, the last axis.
axisb : int, optional
    Axis of `b` that defines the vector(s).  By default, the last axis.
axisc : int, optional
    Axis of `c` containing the cross product vector(s).  By default, the
    last axis.
axis : int, optional
    If defined, the axis of `a`, `b` and `c` that defines the vector(s)
    and cross product(s).  Overrides `axisa`, `axisb` and `axisc`.
 
Returns
-------
c : ndarray
    Vector cross product(s).
 
Raises
------
ValueError
    When the dimension of the vector(s) in `a` and/or `b` does not
    equal 2 or 3.
 
See Also
--------
inner : Inner product
outer : Outer product.
ix_ : Construct index arrays.
 
Examples
--------
Vector cross-product.
 
>>> x = [1, 2, 3]
>>> y = [4, 5, 6]
>>> np.cross(x, y)
array([-3,  6, -3])
 
One vector with dimension 2.
 
>>> x = [1, 2]
>>> y = [4, 5, 6]
>>> np.cross(x, y)
array([12, -6, -3])
 
Equivalently:
 
>>> x = [1, 2, 0]
>>> y = [4, 5, 6]
>>> np.cross(x, y)
array([12, -6, -3])
 
Both vectors with dimension 2.
 
>>> x = [1,2]
>>> y = [4,5]
>>> np.cross(x, y)
-3
 
Multiple vector cross-products. Note that the direction of the cross
product vector is defined by the `right-hand rule`.
 
>>> x = np.array([[1,2,3], [4,5,6]])
>>> y = np.array([[4,5,6], [1,2,3]])
>>> np.cross(x, y)
array([[-3,  6, -3],
       [ 3, -6,  3]])
 
The orientation of `c` can be changed using the `axisc` keyword.
 
>>> np.cross(x, y, axisc=0)
array([[-3,  3],
       [ 6, -6],
       [-3,  3]])
 
Change the vector definition of `x` and `y` using `axisa` and `axisb`.
 
>>> x = np.array([[1,2,3], [4,5,6], [7, 8, 9]])
>>> y = np.array([[7, 8, 9], [4,5,6], [1,2,3]])
>>> np.cross(x, y)
array([[ -6,  12,  -6],
       [  0,   0,   0],
       [  6, -12,   6]])
>>> np.cross(x, y, axisa=0, axisb=0)
array([[-24,  48, -24],
       [-30,  60, -30],
       [-36,  72, -36]])
cumprod(a, axis=None, dtype=None, out=None)
Return the cumulative product of elements along a given axis.
 
Parameters
----------
a : array_like
    Input array.
axis : int, optional
    Axis along which the cumulative product is computed.  By default
    the input is flattened.
dtype : dtype, optional
    Type of the returned array, as well as of the accumulator in which
    the elements are multiplied.  If *dtype* is not specified, it
    defaults to the dtype of `a`, unless `a` has an integer dtype with
    a precision less than that of the default platform integer.  In
    that case, the default platform integer is used instead.
out : ndarray, optional
    Alternative output array in which to place the result. It must
    have the same shape and buffer length as the expected output
    but the type of the resulting values will be cast if necessary.
 
Returns
-------
cumprod : ndarray
    A new array holding the result is returned unless `out` is
    specified, in which case a reference to out is returned.
 
See Also
--------
numpy.doc.ufuncs : Section "Output arguments"
 
Notes
-----
Arithmetic is modular when using integer types, and no error is
raised on overflow.
 
Examples
--------
>>> a = np.array([1,2,3])
>>> np.cumprod(a) # intermediate results 1, 1*2
...               # total product 1*2*3 = 6
array([1, 2, 6])
>>> a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
>>> np.cumprod(a, dtype=float) # specify type of output
array([   1.,    2.,    6.,   24.,  120.,  720.])
 
The cumulative product for each column (i.e., over the rows) of `a`:
 
>>> np.cumprod(a, axis=0)
array([[ 1,  2,  3],
       [ 4, 10, 18]])
 
The cumulative product for each row (i.e. over the columns) of `a`:
 
>>> np.cumprod(a,axis=1)
array([[  1,   2,   6],
       [  4,  20, 120]])
cumproduct(a, axis=None, dtype=None, out=None)
Return the cumulative product over the given axis.
 
 
See Also
--------
cumprod : equivalent function; see for details.
cumsum(a, axis=None, dtype=None, out=None)
Return the cumulative sum of the elements along a given axis.
 
Parameters
----------
a : array_like
    Input array.
axis : int, optional
    Axis along which the cumulative sum is computed. The default
    (None) is to compute the cumsum over the flattened array.
dtype : dtype, optional
    Type of the returned array and of the accumulator in which the
    elements are summed.  If `dtype` is not specified, it defaults
    to the dtype of `a`, unless `a` has an integer dtype with a
    precision less than that of the default platform integer.  In
    that case, the default platform integer is used.
out : ndarray, optional
    Alternative output array in which to place the result. It must
    have the same shape and buffer length as the expected output
    but the type will be cast if necessary. See `doc.ufuncs`
    (Section "Output arguments") for more details.
 
Returns
-------
cumsum_along_axis : ndarray.
    A new array holding the result is returned unless `out` is
    specified, in which case a reference to `out` is returned. The
    result has the same size as `a`, and the same shape as `a` if
    `axis` is not None or `a` is a 1-d array.
 
 
See Also
--------
sum : Sum array elements.
 
trapz : Integration of array values using the composite trapezoidal rule.
 
diff :  Calculate the n-th order discrete difference along given axis.
 
Notes
-----
Arithmetic is modular when using integer types, and no error is
raised on overflow.
 
Examples
--------
>>> a = np.array([[1,2,3], [4,5,6]])
>>> a
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]])
>>> np.cumsum(a)
array([ 1,  3,  6, 10, 15, 21])
>>> np.cumsum(a, dtype=float)     # specifies type of output value(s)
array([  1.,   3.,   6.,  10.,  15.,  21.])
 
>>> np.cumsum(a,axis=0)      # sum over rows for each of the 3 columns
array([[1, 2, 3],
       [5, 7, 9]])
>>> np.cumsum(a,axis=1)      # sum over columns for each of the 2 rows
array([[ 1,  3,  6],
       [ 4,  9, 15]])
datetime_as_string(...)
datetime_data(...)
delete(arr, obj, axis=None)
Return a new array with sub-arrays along an axis deleted. For a one
dimensional array, this returns those entries not returned by `arr[obj]`.
 
Parameters
----------
arr : array_like
  Input array.
obj : slice, int or array of ints
  Indicate which sub-arrays to remove.
axis : int, optional
  The axis along which to delete the subarray defined by `obj`.
  If `axis` is None, `obj` is applied to the flattened array.
 
Returns
-------
out : ndarray
    A copy of `arr` with the elements specified by `obj` removed. Note
    that `delete` does not occur in-place. If `axis` is None, `out` is
    a flattened array.
 
See Also
--------
insert : Insert elements into an array.
append : Append elements at the end of an array.
 
Notes
-----
Often it is preferable to use a boolean mask. For example:
>>> mask = np.ones(len(arr), dtype=bool)
>>> mask[[0,2,4]] = False
>>> result = arr[mask,...]
Is equivalent to `np.delete(arr, [0,2,4], axis=0)`, but allows further
use of `mask`.
 
Examples
--------
>>> arr = np.array([[1,2,3,4], [5,6,7,8], [9,10,11,12]])
>>> arr
array([[ 1,  2,  3,  4],
       [ 5,  6,  7,  8],
       [ 9, 10, 11, 12]])
>>> np.delete(arr, 1, 0)
array([[ 1,  2,  3,  4],
       [ 9, 10, 11, 12]])
 
>>> np.delete(arr, np.s_[::2], 1)
array([[ 2,  4],
       [ 6,  8],
       [10, 12]])
>>> np.delete(arr, [1,3,5], None)
array([ 1,  3,  5,  7,  8,  9, 10, 11, 12])
deprecate(*args, **kwargs)
Issues a DeprecationWarning, adds warning to `old_name`'s
docstring, rebinds ``old_name.__name__`` and returns the new
function object.
 
This function may also be used as a decorator.
 
Parameters
----------
func : function
    The function to be deprecated.
old_name : str, optional
    The name of the function to be deprecated. Default is None, in which
    case the name of `func` is used.
new_name : str, optional
    The new name for the function. Default is None, in which case
    the deprecation message is that `old_name` is deprecated. If given,
    the deprecation message is that `old_name` is deprecated and `new_name`
    should be used instead.
message : str, optional
    Additional explanation of the deprecation.  Displayed in the docstring
    after the warning.
 
Returns
-------
old_func : function
    The deprecated function.
 
Examples
--------
Note that ``olduint`` returns a value after printing Deprecation Warning:
 
>>> olduint = np.deprecate(np.uint)
>>> olduint(6)
/usr/lib/python2.5/site-packages/numpy/lib/utils.py:114:
DeprecationWarninguint32 is deprecated
  warnings.warn(str1, DeprecationWarning)
6
deprecate_with_doc lambda msg
diag(v, k=0)
Extract a diagonal or construct a diagonal array.
 
See the more detailed documentation for ``numpy.diagonal`` if you use this
function to extract a diagonal and wish to write to the resulting array;
whether it returns a copy or a view depends on what version of numpy you
are using.
 
Parameters
----------
v : array_like
    If `v` is a 2-D array, return a copy of its `k`-th diagonal.
    If `v` is a 1-D array, return a 2-D array with `v` on the `k`-th
    diagonal.
k : int, optional
    Diagonal in question. The default is 0. Use `k>0` for diagonals
    above the main diagonal, and `k<0` for diagonals below the main
    diagonal.
 
Returns
-------
out : ndarray
    The extracted diagonal or constructed diagonal array.
 
See Also
--------
diagonal : Return specified diagonals.
diagflat : Create a 2-D array with the flattened input as a diagonal.
trace : Sum along diagonals.
triu : Upper triangle of an array.
tril : Lower triange of an array.
 
Examples
--------
>>> x = np.arange(9).reshape((3,3))
>>> x
array([[0, 1, 2],
       [3, 4, 5],
       [6, 7, 8]])
 
>>> np.diag(x)
array([0, 4, 8])
>>> np.diag(x, k=1)
array([1, 5])
>>> np.diag(x, k=-1)
array([3, 7])
 
>>> np.diag(np.diag(x))
array([[0, 0, 0],
       [0, 4, 0],
       [0, 0, 8]])
diag_indices(n, ndim=2)
Return the indices to access the main diagonal of an array.
 
This returns a tuple of indices that can be used to access the main
diagonal of an array `a` with ``a.ndim >= 2`` dimensions and shape
(n, n, ..., n). For ``a.ndim = 2`` this is the usual diagonal, for
``a.ndim > 2`` this is the set of indices to access ``a[i, i, ..., i]``
for ``i = [0..n-1]``.
 
Parameters
----------
n : int
  The size, along each dimension, of the arrays for which the returned
  indices can be used.
 
ndim : int, optional
  The number of dimensions.
 
See also
--------
diag_indices_from
 
Notes
-----
.. versionadded:: 1.4.0
 
Examples
--------
Create a set of indices to access the diagonal of a (4, 4) array:
 
>>> di = np.diag_indices(4)
>>> di
(array([0, 1, 2, 3]), array([0, 1, 2, 3]))
>>> a = np.arange(16).reshape(4, 4)
>>> a
array([[ 0,  1,  2,  3],
       [ 4,  5,  6,  7],
       [ 8,  9, 10, 11],
       [12, 13, 14, 15]])
>>> a[di] = 100
>>> a
array([[100,   1,   2,   3],
       [  4, 100,   6,   7],
       [  8,   9, 100,  11],
       [ 12,  13,  14, 100]])
 
Now, we create indices to manipulate a 3-D array:
 
>>> d3 = np.diag_indices(2, 3)
>>> d3
(array([0, 1]), array([0, 1]), array([0, 1]))
 
And use it to set the diagonal of an array of zeros to 1:
 
>>> a = np.zeros((2, 2, 2), dtype=np.int)
>>> a[d3] = 1
>>> a
array([[[1, 0],
        [0, 0]],
       [[0, 0],
        [0, 1]]])
diag_indices_from(arr)
Return the indices to access the main diagonal of an n-dimensional array.
 
See `diag_indices` for full details.
 
Parameters
----------
arr : array, at least 2-D
 
See Also
--------
diag_indices
 
Notes
-----
.. versionadded:: 1.4.0
diagflat(v, k=0)
Create a two-dimensional array with the flattened input as a diagonal.
 
Parameters
----------
v : array_like
    Input data, which is flattened and set as the `k`-th
    diagonal of the output.
k : int, optional
    Diagonal to set; 0, the default, corresponds to the "main" diagonal,
    a positive (negative) `k` giving the number of the diagonal above
    (below) the main.
 
Returns
-------
out : ndarray
    The 2-D output array.
 
See Also
--------
diag : MATLAB work-alike for 1-D and 2-D arrays.
diagonal : Return specified diagonals.
trace : Sum along diagonals.
 
Examples
--------
>>> np.diagflat([[1,2], [3,4]])
array([[1, 0, 0, 0],
       [0, 2, 0, 0],
       [0, 0, 3, 0],
       [0, 0, 0, 4]])
 
>>> np.diagflat([1,2], 1)
array([[0, 1, 0],
       [0, 0, 2],
       [0, 0, 0]])
diagonal(a, offset=0, axis1=0, axis2=1)
Return specified diagonals.
 
If `a` is 2-D, returns the diagonal of `a` with the given offset,
i.e., the collection of elements of the form ``a[i, i+offset]``.  If
`a` has more than two dimensions, then the axes specified by `axis1`
and `axis2` are used to determine the 2-D sub-array 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.
 
In versions of NumPy prior to 1.7, this function always returned a new,
independent array containing a copy of the values in the diagonal.
 
In NumPy 1.7, it continues to return a copy of the diagonal, but depending
on this fact is deprecated. Writing to the resulting array continues to
work as it used to, but a FutureWarning will be issued.
 
In NumPy 1.9, it will switch to returning a read-only view on the original
array. Attempting to write to the resulting array will produce an error.
 
In NumPy 1.10, it will still return a view, but this view will no longer be
marked read-only. Writing to the returned array will alter your original
array as well.
 
If you don't write to the array returned by this function, then you can
just ignore all of the above.
 
If you depend on the current behavior, then we suggest copying the
returned array explicitly, i.e., use ``np.diagonal(a).copy()`` instead of
just ``np.diagonal(a)``. This will work with both past and future versions
of NumPy.
 
Parameters
----------
a : array_like
    Array from which the diagonals are taken.
offset : int, optional
    Offset of the diagonal from the main diagonal.  Can be positive or
    negative.  Defaults to main diagonal (0).
axis1 : int, optional
    Axis to be used as the first axis of the 2-D sub-arrays from which
    the diagonals should be taken.  Defaults to first axis (0).
axis2 : int, optional
    Axis to be used as the second axis of the 2-D sub-arrays from
    which the diagonals should be taken. Defaults to second axis (1).
 
Returns
-------
array_of_diagonals : ndarray
    If `a` is 2-D, a 1-D array containing the diagonal is returned.
    If the dimension of `a` is larger, then an array of diagonals is
    returned, "packed" from left-most dimension to right-most (e.g.,
    if `a` is 3-D, then the diagonals are "packed" along rows).
 
Raises
------
ValueError
    If the dimension of `a` is less than 2.
 
See Also
--------
diag : MATLAB work-a-like for 1-D and 2-D arrays.
diagflat : Create diagonal arrays.
trace : Sum along diagonals.
 
Examples
--------
>>> a = np.arange(4).reshape(2,2)
>>> a
array([[0, 1],
       [2, 3]])
>>> a.diagonal()
array([0, 3])
>>> a.diagonal(1)
array([1])
 
A 3-D example:
 
>>> a = np.arange(8).reshape(2,2,2); a
array([[[0, 1],
        [2, 3]],
       [[4, 5],
        [6, 7]]])
>>> a.diagonal(0, # Main diagonals of two arrays created by skipping
...            0, # across the outer(left)-most axis last and
...            1) # the "middle" (row) axis first.
array([[0, 6],
       [1, 7]])
 
The sub-arrays whose main diagonals we just obtained; note that each
corresponds to fixing the right-most (column) axis, and that the
diagonals are "packed" in rows.
 
>>> a[:,:,0] # main diagonal is [0 6]
array([[0, 2],
       [4, 6]])
>>> a[:,:,1] # main diagonal is [1 7]
array([[1, 3],
       [5, 7]])
diff(a, n=1, axis=-1)
Calculate the n-th order discrete difference along given axis.
 
The first order difference is given by ``out[n] = a[n+1] - a[n]`` along
the given axis, higher order differences are calculated by using `diff`
recursively.
 
Parameters
----------
a : array_like
    Input array
n : int, optional
    The number of times values are differenced.
axis : int, optional
    The axis along which the difference is taken, default is the last axis.
 
Returns
-------
diff : ndarray
    The `n` order differences. The shape of the output is the same as `a`
    except along `axis` where the dimension is smaller by `n`.
 
See Also
--------
gradient, ediff1d, cumsum
 
Examples
--------
>>> x = np.array([1, 2, 4, 7, 0])
>>> np.diff(x)
array([ 1,  2,  3, -7])
>>> np.diff(x, n=2)
array([  1,   1, -10])
 
>>> x = np.array([[1, 3, 6, 10], [0, 5, 6, 8]])
>>> np.diff(x)
array([[2, 3, 4],
       [5, 1, 2]])
>>> np.diff(x, axis=0)
array([[-1,  2,  0, -2]])
digitize(...)
digitize(x, bins, right=False)
 
Return the indices of the bins to which each value in input array belongs.
 
Each index ``i`` returned is such that ``bins[i-1] <= x < bins[i]`` if
`bins` is monotonically increasing, or ``bins[i-1] > x >= bins[i]`` if
`bins` is monotonically decreasing. If values in `x` are beyond the
bounds of `bins`, 0 or ``len(bins)`` is returned as appropriate. If right
is True, then the right bin is closed so that the index ``i`` is such
that ``bins[i-1] < x <= bins[i]`` or bins[i-1] >= x > bins[i]`` if `bins`
is monotonically increasing or decreasing, respectively.
 
Parameters
----------
x : array_like
    Input array to be binned. It has to be 1-dimensional.
bins : array_like
    Array of bins. It has to be 1-dimensional and monotonic.
right : bool, optional
    Indicating whether the intervals include the right or the left bin
    edge. Default behavior is (right==False) indicating that the interval
    does not include the right edge. The left bin and is open in this
    case. Ie., bins[i-1] <= x < bins[i] is the default behavior for
    monotonically increasing bins.
 
Returns
-------
out : ndarray of ints
    Output array of indices, of same shape as `x`.
 
Raises
------
ValueError
    If the input is not 1-dimensional, or if `bins` is not monotonic.
TypeError
    If the type of the input is complex.
 
See Also
--------
bincount, histogram, unique
 
Notes
-----
If values in `x` are such that they fall outside the bin range,
attempting to index `bins` with the indices that `digitize` returns
will result in an IndexError.
 
Examples
--------
>>> x = np.array([0.2, 6.4, 3.0, 1.6])
>>> bins = np.array([0.0, 1.0, 2.5, 4.0, 10.0])
>>> inds = np.digitize(x, bins)
>>> inds
array([1, 4, 3, 2])
>>> for n in range(x.size):
...   print bins[inds[n]-1], "<=", x[n], "<", bins[inds[n]]
...
0.0 <= 0.2 < 1.0
4.0 <= 6.4 < 10.0
2.5 <= 3.0 < 4.0
1.0 <= 1.6 < 2.5
 
>>> x = np.array([1.2, 10.0, 12.4, 15.5, 20.])
>>> bins = np.array([0,5,10,15,20])
>>> np.digitize(x,bins,right=True)
array([1, 2, 3, 4, 4])
>>> np.digitize(x,bins,right=False)
array([1, 3, 3, 4, 5])
disp(mesg, device=None, linefeed=True)
Display a message on a device.
 
Parameters
----------
mesg : str
    Message to display.
device : object
    Device to write message. If None, defaults to ``sys.stdout`` which is
    very similar to ``print``. `device` needs to have ``write()`` and
    ``flush()`` methods.
linefeed : bool, optional
    Option whether to print a line feed or not. Defaults to True.
 
Raises
------
AttributeError
    If `device` does not have a ``write()`` or ``flush()`` method.
 
Examples
--------
Besides ``sys.stdout``, a file-like object can also be used as it has
both required methods:
 
>>> from StringIO import StringIO
>>> buf = StringIO()
>>> np.disp('"Display" in a file', device=buf)
>>> buf.getvalue()
'"Display" in a file\n'
dot(...)
dot(a, b, out=None)
 
Dot product of two arrays.
 
For 2-D arrays it is equivalent to matrix multiplication, and for 1-D
arrays to inner product of vectors (without complex conjugation). For
N dimensions it is a sum product over the last axis of `a` and
the second-to-last of `b`::
 
    dot(a, b)[i,j,k,m] = sum(a[i,j,:] * b[k,:,m])
 
Parameters
----------
a : array_like
    First argument.
b : array_like
    Second argument.
out : ndarray, optional
    Output argument. This must have the exact kind that would be returned
    if it was not used. In particular, it must have the right type, must be
    C-contiguous, and its dtype must be the dtype that would be returned
    for `dot(a,b)`. This is a performance feature. Therefore, if these
    conditions are not met, an exception is raised, instead of attempting
    to be flexible.
 
Returns
-------
output : ndarray
    Returns the dot product of `a` and `b`.  If `a` and `b` are both
    scalars or both 1-D arrays then a scalar is returned; otherwise
    an array is returned.
    If `out` is given, then it is returned.
 
Raises
------
ValueError
    If the last dimension of `a` is not the same size as
    the second-to-last dimension of `b`.
 
See Also
--------
vdot : Complex-conjugating dot product.
tensordot : Sum products over arbitrary axes.
einsum : Einstein summation convention.
 
Examples
--------
>>> np.dot(3, 4)
12
 
Neither argument is complex-conjugated:
 
>>> np.dot([2j, 3j], [2j, 3j])
(-13+0j)
 
For 2-D arrays it's the matrix product:
 
>>> a = [[1, 0], [0, 1]]
>>> b = [[4, 1], [2, 2]]
>>> np.dot(a, b)
array([[4, 1],
       [2, 2]])
 
>>> a = np.arange(3*4*5*6).reshape((3,4,5,6))
>>> b = np.arange(3*4*5*6)[::-1].reshape((5,4,6,3))
>>> np.dot(a, b)[2,3,2,1,2,2]
499128
>>> sum(a[2,3,2,:] * b[1,2,:,2])
499128
dsplit(ary, indices_or_sections)
Split array into multiple sub-arrays along the 3rd axis (depth).
 
Please refer to the `split` documentation.  `dsplit` is equivalent
to `split` with ``axis=2``, the array is always split along the third
axis provided the array dimension is greater than or equal to 3.
 
See Also
--------
split : Split an array into multiple sub-arrays of equal size.
 
Examples
--------
>>> x = np.arange(16.0).reshape(2, 2, 4)
>>> x
array([[[  0.,   1.,   2.,   3.],
        [  4.,   5.,   6.,   7.]],
       [[  8.,   9.,  10.,  11.],
        [ 12.,  13.,  14.,  15.]]])
>>> np.dsplit(x, 2)
[array([[[  0.,   1.],
        [  4.,   5.]],
       [[  8.,   9.],
        [ 12.,  13.]]]),
 array([[[  2.,   3.],
        [  6.,   7.]],
       [[ 10.,  11.],
        [ 14.,  15.]]])]
>>> np.dsplit(x, np.array([3, 6]))
[array([[[  0.,   1.,   2.],
        [  4.,   5.,   6.]],
       [[  8.,   9.,  10.],
        [ 12.,  13.,  14.]]]),
 array([[[  3.],
        [  7.]],
       [[ 11.],
        [ 15.]]]),
 array([], dtype=float64)]
dstack(tup)
Stack arrays in sequence depth wise (along third axis).
 
Takes a sequence of arrays and stack them along the third axis
to make a single array. Rebuilds arrays divided by `dsplit`.
This is a simple way to stack 2D arrays (images) into a single
3D array for processing.
 
Parameters
----------
tup : sequence of arrays
    Arrays to stack. All of them must have the same shape along all
    but the third axis.
 
Returns
-------
stacked : ndarray
    The array formed by stacking the given arrays.
 
See Also
--------
vstack : Stack along first axis.
hstack : Stack along second axis.
concatenate : Join arrays.
dsplit : Split array along third axis.
 
Notes
-----
Equivalent to ``np.concatenate(tup, axis=2)``.
 
Examples
--------
>>> a = np.array((1,2,3))
>>> b = np.array((2,3,4))
>>> np.dstack((a,b))
array([[[1, 2],
        [2, 3],
        [3, 4]]])
 
>>> a = np.array([[1],[2],[3]])
>>> b = np.array([[2],[3],[4]])
>>> np.dstack((a,b))
array([[[1, 2]],
       [[2, 3]],
       [[3, 4]]])
ediff1d(ary, to_end=None, to_begin=None)
The differences between consecutive elements of an array.
 
Parameters
----------
ary : array_like
    If necessary, will be flattened before the differences are taken.
to_end : array_like, optional
    Number(s) to append at the end of the returned differences.
to_begin : array_like, optional
    Number(s) to prepend at the beginning of the returned differences.
 
Returns
-------
ediff1d : ndarray
    The differences. Loosely, this is ``ary.flat[1:] - ary.flat[:-1]``.
 
See Also
--------
diff, gradient
 
Notes
-----
When applied to masked arrays, this function drops the mask information
if the `to_begin` and/or `to_end` parameters are used.
 
Examples
--------
>>> x = np.array([1, 2, 4, 7, 0])
>>> np.ediff1d(x)
array([ 1,  2,  3, -7])
 
>>> np.ediff1d(x, to_begin=-99, to_end=np.array([88, 99]))
array([-99,   1,   2,   3,  -7,  88,  99])
 
The returned array is always 1D.
 
>>> y = [[1, 2, 4], [1, 6, 24]]
>>> np.ediff1d(y)
array([ 1,  2, -3,  5, 18])
einsum(...)
einsum(subscripts, *operands, out=None, dtype=None, order='K', casting='safe')
 
Evaluates the Einstein summation convention on the operands.
 
Using the Einstein summation convention, many common multi-dimensional
array operations can be represented in a simple fashion.  This function
provides a way compute such summations. The best way to understand this
function is to try the examples below, which show how many common NumPy
functions can be implemented as calls to `einsum`.
 
Parameters
----------
subscripts : str
    Specifies the subscripts for summation.
operands : list of array_like
    These are the arrays for the operation.
out : ndarray, optional
    If provided, the calculation is done into this array.
dtype : data-type, optional
    If provided, forces the calculation to use the data type specified.
    Note that you may have to also give a more liberal `casting`
    parameter to allow the conversions.
order : {'C', 'F', 'A', 'K'}, optional
    Controls the memory layout of the output. 'C' means it should
    be C contiguous. 'F' means it should be Fortran contiguous,
    'A' means it should be 'F' if the inputs are all 'F', 'C' otherwise.
    'K' means it should be as close to the layout as the inputs as
    is possible, including arbitrarily permuted axes.
    Default is 'K'.
casting : {'no', 'equiv', 'safe', 'same_kind', 'unsafe'}, optional
    Controls what kind of data casting may occur.  Setting this to
    'unsafe' is not recommended, as it can adversely affect accumulations.
 
      * 'no' means the data types should not be cast at all.
      * 'equiv' means only byte-order changes are allowed.
      * 'safe' means only casts which can preserve values are allowed.
      * 'same_kind' means only safe casts or casts within a kind,
        like float64 to float32, are allowed.
      * 'unsafe' means any data conversions may be done.
 
Returns
-------
output : ndarray
    The calculation based on the Einstein summation convention.
 
See Also
--------
dot, inner, outer, tensordot
 
Notes
-----
.. versionadded:: 1.6.0
 
The subscripts string is a comma-separated list of subscript labels,
where each label refers to a dimension of the corresponding operand.
Repeated subscripts labels in one operand take the diagonal.  For example,
``np.einsum('ii', a)`` is equivalent to ``np.trace(a)``.
 
Whenever a label is repeated, it is summed, so ``np.einsum('i,i', a, b)``
is equivalent to ``np.inner(a,b)``.  If a label appears only once,
it is not summed, so ``np.einsum('i', a)`` produces a view of ``a``
with no changes.
 
The order of labels in the output is by default alphabetical.  This
means that ``np.einsum('ij', a)`` doesn't affect a 2D array, while
``np.einsum('ji', a)`` takes its transpose.
 
The output can be controlled by specifying output subscript labels
as well.  This specifies the label order, and allows summing to
be disallowed or forced when desired.  The call ``np.einsum('i->', a)``
is like ``np.sum(a, axis=-1)``, and ``np.einsum('ii->i', a)``
is like ``np.diag(a)``.  The difference is that `einsum` does not
allow broadcasting by default.
 
To enable and control broadcasting, use an ellipsis.  Default
NumPy-style broadcasting is done by adding an ellipsis
to the left of each term, like ``np.einsum('...ii->...i', a)``.
To take the trace along the first and last axes,
you can do ``np.einsum('i...i', a)``, or to do a matrix-matrix
product with the left-most indices instead of rightmost, you can do
``np.einsum('ij...,jk...->ik...', a, b)``.
 
When there is only one operand, no axes are summed, and no output
parameter is provided, a view into the operand is returned instead
of a new array.  Thus, taking the diagonal as ``np.einsum('ii->i', a)``
produces a view.
 
An alternative way to provide the subscripts and operands is as
``einsum(op0, sublist0, op1, sublist1, ..., [sublistout])``. The examples
below have corresponding `einsum` calls with the two parameter methods.
 
Examples
--------
>>> a = np.arange(25).reshape(5,5)
>>> b = np.arange(5)
>>> c = np.arange(6).reshape(2,3)
 
>>> np.einsum('ii', a)
60
>>> np.einsum(a, [0,0])
60
>>> np.trace(a)
60
 
>>> np.einsum('ii->i', a)
array([ 0,  6, 12, 18, 24])
>>> np.einsum(a, [0,0], [0])
array([ 0,  6, 12, 18, 24])
>>> np.diag(a)
array([ 0,  6, 12, 18, 24])
 
>>> np.einsum('ij,j', a, b)
array([ 30,  80, 130, 180, 230])
>>> np.einsum(a, [0,1], b, [1])
array([ 30,  80, 130, 180, 230])
>>> np.dot(a, b)
array([ 30,  80, 130, 180, 230])
 
>>> np.einsum('ji', c)
array([[0, 3],
       [1, 4],
       [2, 5]])
>>> np.einsum(c, [1,0])
array([[0, 3],
       [1, 4],
       [2, 5]])
>>> c.T
array([[0, 3],
       [1, 4],
       [2, 5]])
 
>>> np.einsum('..., ...', 3, c)
array([[ 0,  3,  6],
       [ 9, 12, 15]])
>>> np.einsum(3, [Ellipsis], c, [Ellipsis])
array([[ 0,  3,  6],
       [ 9, 12, 15]])
>>> np.multiply(3, c)
array([[ 0,  3,  6],
       [ 9, 12, 15]])
 
>>> np.einsum('i,i', b, b)
30
>>> np.einsum(b, [0], b, [0])
30
>>> np.inner(b,b)
30
 
>>> np.einsum('i,j', np.arange(2)+1, b)
array([[0, 1, 2, 3, 4],
       [0, 2, 4, 6, 8]])
>>> np.einsum(np.arange(2)+1, [0], b, [1])
array([[0, 1, 2, 3, 4],
       [0, 2, 4, 6, 8]])
>>> np.outer(np.arange(2)+1, b)
array([[0, 1, 2, 3, 4],
       [0, 2, 4, 6, 8]])
 
>>> np.einsum('i...->...', a)
array([50, 55, 60, 65, 70])
>>> np.einsum(a, [0,Ellipsis], [Ellipsis])
array([50, 55, 60, 65, 70])
>>> np.sum(a, axis=0)
array([50, 55, 60, 65, 70])
 
>>> a = np.arange(60.).reshape(3,4,5)
>>> b = np.arange(24.).reshape(4,3,2)
>>> np.einsum('ijk,jil->kl', a, b)
array([[ 4400.,  4730.],
       [ 4532.,  4874.],
       [ 4664.,  5018.],
       [ 4796.,  5162.],
       [ 4928.,  5306.]])
>>> np.einsum(a, [0,1,2], b, [1,0,3], [2,3])
array([[ 4400.,  4730.],
       [ 4532.,  4874.],
       [ 4664.,  5018.],
       [ 4796.,  5162.],
       [ 4928.,  5306.]])
>>> np.tensordot(a,b, axes=([1,0],[0,1]))
array([[ 4400.,  4730.],
       [ 4532.,  4874.],
       [ 4664.,  5018.],
       [ 4796.,  5162.],
       [ 4928.,  5306.]])
empty(...)
empty(shape, dtype=float, order='C')
 
Return a new array of given shape and type, without initializing entries.
 
Parameters
----------
shape : int or tuple of int
    Shape of the empty array
dtype : data-type, optional
    Desired output data-type.
order : {'C', 'F'}, optional
    Whether to store multi-dimensional data in C (row-major) or
    Fortran (column-major) order in memory.
 
See Also
--------
empty_like, zeros, ones
 
Notes
-----
`empty`, unlike `zeros`, does not set the array values to zero,
and may therefore be marginally faster.  On the other hand, it requires
the user to manually set all the values in the array, and should be
used with caution.
 
Examples
--------
>>> np.empty([2, 2])
array([[ -9.74499359e+001,   6.69583040e-309],
       [  2.13182611e-314,   3.06959433e-309]])         #random
 
>>> np.empty([2, 2], dtype=int)
array([[-1073741821, -1067949133],
       [  496041986,    19249760]])                     #random
empty_like(...)
empty_like(a, dtype=None, order='K', subok=True)
 
Return a new array with the same shape and type as a given array.
 
Parameters
----------
a : array_like
    The shape and data-type of `a` define these same attributes of the
    returned array.
dtype : data-type, optional
    .. versionadded:: 1.6.0
    Overrides the data type of the result.
order : {'C', 'F', 'A', or 'K'}, optional
    .. versionadded:: 1.6.0
    Overrides the memory layout of the result. 'C' means C-order,
    'F' means F-order, 'A' means 'F' if ``a`` is Fortran contiguous,
    'C' otherwise. 'K' means match the layout of ``a`` as closely
    as possible.
subok : bool, optional.
    If True, then the newly created array will use the sub-class
    type of 'a', otherwise it will be a base-class array. Defaults
    to True.
 
Returns
-------
out : ndarray
    Array of uninitialized (arbitrary) data with the same
    shape and type as `a`.
 
See Also
--------
ones_like : Return an array of ones with shape and type of input.
zeros_like : Return an array of zeros with shape and type of input.
empty : Return a new uninitialized array.
ones : Return a new array setting values to one.
zeros : Return a new array setting values to zero.
 
Notes
-----
This function does *not* initialize the returned array; to do that use
`zeros_like` or `ones_like` instead.  It may be marginally faster than
the functions that do set the array values.
 
Examples
--------
>>> a = ([1,2,3], [4,5,6])                         # a is array-like
>>> np.empty_like(a)
array([[-1073741821, -1073741821,           3],    #random
       [          0,           0, -1073741821]])
>>> a = np.array([[1., 2., 3.],[4.,5.,6.]])
>>> np.empty_like(a)
array([[ -2.00000715e+000,   1.48219694e-323,  -2.00000572e+000],#random
       [  4.38791518e-305,  -2.00000715e+000,   4.17269252e-309]])
expand_dims(a, axis)
Expand the shape of an array.
 
Insert a new axis, corresponding to a given position in the array shape.
 
Parameters
----------
a : array_like
    Input array.
axis : int
    Position (amongst axes) where new axis is to be inserted.
 
Returns
-------
res : ndarray
    Output array. The number of dimensions is one greater than that of
    the input array.
 
See Also
--------
doc.indexing, atleast_1d, atleast_2d, atleast_3d
 
Examples
--------
>>> x = np.array([1,2])
>>> x.shape
(2,)
 
The following is equivalent to ``x[np.newaxis,:]`` or ``x[np.newaxis]``:
 
>>> y = np.expand_dims(x, axis=0)
>>> y
array([[1, 2]])
>>> y.shape
(1, 2)
 
>>> y = np.expand_dims(x, axis=1)  # Equivalent to x[:,newaxis]
>>> y
array([[1],
       [2]])
>>> y.shape
(2, 1)
 
Note that some examples may use ``None`` instead of ``np.newaxis``.  These
are the same objects:
 
>>> np.newaxis is None
True
extract(condition, arr)
Return the elements of an array that satisfy some condition.
 
This is equivalent to ``np.compress(ravel(condition), ravel(arr))``.  If
`condition` is boolean ``np.extract`` is equivalent to ``arr[condition]``.
 
Parameters
----------
condition : array_like
    An array whose nonzero or True entries indicate the elements of `arr`
    to extract.
arr : array_like
    Input array of the same size as `condition`.
 
Returns
-------
extract : ndarray
    Rank 1 array of values from `arr` where `condition` is True.
 
See Also
--------
take, put, copyto, compress
 
Examples
--------
>>> arr = np.arange(12).reshape((3, 4))
>>> arr
array([[ 0,  1,  2,  3],
       [ 4,  5,  6,  7],
       [ 8,  9, 10, 11]])
>>> condition = np.mod(arr, 3)==0
>>> condition
array([[ True, False, False,  True],
       [False, False,  True, False],
       [False,  True, False, False]], dtype=bool)
>>> np.extract(condition, arr)
array([0, 3, 6, 9])
 
 
If `condition` is boolean:
 
>>> arr[condition]
array([0, 3, 6, 9])
eye(N, M=None, k=0, dtype=<type 'float'>)
Return a 2-D array with ones on the diagonal and zeros elsewhere.
 
Parameters
----------
N : int
  Number of rows in the output.
M : int, optional
  Number of columns in the output. If None, defaults to `N`.
k : int, optional
  Index of the diagonal: 0 (the default) refers to the main diagonal,
  a positive value refers to an upper diagonal, and a negative value
  to a lower diagonal.
dtype : data-type, optional
  Data-type of the returned array.
 
Returns
-------
I : ndarray of shape (N,M)
  An array where all elements are equal to zero, except for the `k`-th
  diagonal, whose values are equal to one.
 
See Also
--------
identity : (almost) equivalent function
diag : diagonal 2-D array from a 1-D array specified by the user.
 
Examples
--------
>>> np.eye(2, dtype=int)
array([[1, 0],
       [0, 1]])
>>> np.eye(3, k=1)
array([[ 0.,  1.,  0.],
       [ 0.,  0.,  1.],
       [ 0.,  0.,  0.]])
fastCopyAndTranspose = _fastCopyAndTranspose(...)
_fastCopyAndTranspose(a)
fill_diagonal(a, val, wrap=False)
Fill the main diagonal of the given array of any dimensionality.
 
For an array `a` with ``a.ndim > 2``, the diagonal is the list of
locations with indices ``a[i, i, ..., i]`` all identical. This function
modifies the input array in-place, it does not return a value.
 
Parameters
----------
a : array, at least 2-D.
  Array whose diagonal is to be filled, it gets modified in-place.
 
val : scalar
  Value to be written on the diagonal, its type must be compatible with
  that of the array a.
 
wrap : bool
  For tall matrices in NumPy version up to 1.6.2, the
  diagonal "wrapped" after N columns. You can have this behavior
  with this option. This affect only tall matrices.
 
See also
--------
diag_indices, diag_indices_from
 
Notes
-----
.. versionadded:: 1.4.0
 
This functionality can be obtained via `diag_indices`, but internally
this version uses a much faster implementation that never constructs the
indices and uses simple slicing.
 
Examples
--------
>>> a = np.zeros((3, 3), int)
>>> np.fill_diagonal(a, 5)
>>> a
array([[5, 0, 0],
       [0, 5, 0],
       [0, 0, 5]])
 
The same function can operate on a 4-D array:
 
>>> a = np.zeros((3, 3, 3, 3), int)
>>> np.fill_diagonal(a, 4)
 
We only show a few blocks for clarity:
 
>>> a[0, 0]
array([[4, 0, 0],
       [0, 0, 0],
       [0, 0, 0]])
>>> a[1, 1]
array([[0, 0, 0],
       [0, 4, 0],
       [0, 0, 0]])
>>> a[2, 2]
array([[0, 0, 0],
       [0, 0, 0],
       [0, 0, 4]])
 
# tall matrices no wrap
>>> a = np.zeros((5, 3),int)
>>> fill_diagonal(a, 4)
array([[4, 0, 0],
       [0, 4, 0],
       [0, 0, 4],
       [0, 0, 0],
       [0, 0, 0]])
 
# tall matrices wrap
>>> a = np.zeros((5, 3),int)
>>> fill_diagonal(a, 4)
array([[4, 0, 0],
       [0, 4, 0],
       [0, 0, 4],
       [0, 0, 0],
       [4, 0, 0]])
 
# wide matrices
>>> a = np.zeros((3, 5),int)
>>> fill_diagonal(a, 4)
array([[4, 0, 0, 0, 0],
       [0, 4, 0, 0, 0],
       [0, 0, 4, 0, 0]])
find_common_type(array_types, scalar_types)
Determine common type following standard coercion rules.
 
Parameters
----------
array_types : sequence
    A list of dtypes or dtype convertible objects representing arrays.
scalar_types : sequence
    A list of dtypes or dtype convertible objects representing scalars.
 
Returns
-------
datatype : dtype
    The common data type, which is the maximum of `array_types` ignoring
    `scalar_types`, unless the maximum of `scalar_types` is of a
    different kind (`dtype.kind`). If the kind is not understood, then
    None is returned.
 
See Also
--------
dtype, common_type, can_cast, mintypecode
 
Examples
--------
>>> np.find_common_type([], [np.int64, np.float32, np.complex])
dtype('complex128')
>>> np.find_common_type([np.int64, np.float32], [])
dtype('float64')
 
The standard casting rules ensure that a scalar cannot up-cast an
array unless the scalar is of a fundamentally different kind of data
(i.e. under a different hierarchy in the data type hierarchy) then
the array:
 
>>> np.find_common_type([np.float32], [np.int64, np.float64])
dtype('float32')
 
Complex is of a different type, so it up-casts the float in the
`array_types` argument:
 
>>> np.find_common_type([np.float32], [np.complex])
dtype('complex128')
 
Type specifier strings are convertible to dtypes and can therefore
be used instead of dtypes:
 
>>> np.find_common_type(['f4', 'f4', 'i4'], ['c8'])
dtype('complex128')
fix(x, y=None)
Round to nearest integer towards zero.
 
Round an array of floats element-wise to nearest integer towards zero.
The rounded values are returned as floats.
 
Parameters
----------
x : array_like
    An array of floats to be rounded
y : ndarray, optional
    Output array
 
Returns
-------
out : ndarray of floats
    The array of rounded numbers
 
See Also
--------
trunc, floor, ceil
around : Round to given number of decimals
 
Examples
--------
>>> np.fix(3.14)
3.0
>>> np.fix(3)
3.0
>>> np.fix([2.1, 2.9, -2.1, -2.9])
array([ 2.,  2., -2., -2.])
flatnonzero(a)
Return indices that are non-zero in the flattened version of a.
 
This is equivalent to a.ravel().nonzero()[0].
 
Parameters
----------
a : ndarray
    Input array.
 
Returns
-------
res : ndarray
    Output array, containing the indices of the elements of `a.ravel()`
    that are non-zero.
 
See Also
--------
nonzero : Return the indices of the non-zero elements of the input array.
ravel : Return a 1-D array containing the elements of the input array.
 
Examples
--------
>>> x = np.arange(-2, 3)
>>> x
array([-2, -1,  0,  1,  2])
>>> np.flatnonzero(x)
array([0, 1, 3, 4])
 
Use the indices of the non-zero elements as an index array to extract
these elements:
 
>>> x.ravel()[np.flatnonzero(x)]
array([-2, -1,  1,  2])
fliplr(m)
Flip array in the left/right direction.
 
Flip the entries in each row in the left/right direction.
Columns are preserved, but appear in a different order than before.
 
Parameters
----------
m : array_like
    Input array.
 
Returns
-------
f : ndarray
    A view of `m` with the columns reversed.  Since a view
    is returned, this operation is :math:`\mathcal O(1)`.
 
See Also
--------
flipud : Flip array in the up/down direction.
rot90 : Rotate array counterclockwise.
 
Notes
-----
Equivalent to A[:,::-1]. Does not require the array to be
two-dimensional.
 
Examples
--------
>>> A = np.diag([1.,2.,3.])
>>> A
array([[ 1.,  0.,  0.],
       [ 0.,  2.,  0.],
       [ 0.,  0.,  3.]])
>>> np.fliplr(A)
array([[ 0.,  0.,  1.],
       [ 0.,  2.,  0.],
       [ 3.,  0.,  0.]])
 
>>> A = np.random.randn(2,3,5)
>>> np.all(np.fliplr(A)==A[:,::-1,...])
True
flipud(m)
Flip array in the up/down direction.
 
Flip the entries in each column in the up/down direction.
Rows are preserved, but appear in a different order than before.
 
Parameters
----------
m : array_like
    Input array.
 
Returns
-------
out : array_like
    A view of `m` with the rows reversed.  Since a view is
    returned, this operation is :math:`\mathcal O(1)`.
 
See Also
--------
fliplr : Flip array in the left/right direction.
rot90 : Rotate array counterclockwise.
 
Notes
-----
Equivalent to ``A[::-1,...]``.
Does not require the array to be two-dimensional.
 
Examples
--------
>>> A = np.diag([1.0, 2, 3])
>>> A
array([[ 1.,  0.,  0.],
       [ 0.,  2.,  0.],
       [ 0.,  0.,  3.]])
>>> np.flipud(A)
array([[ 0.,  0.,  3.],
       [ 0.,  2.,  0.],
       [ 1.,  0.,  0.]])
 
>>> A = np.random.randn(2,3,5)
>>> np.all(np.flipud(A)==A[::-1,...])
True
 
>>> np.flipud([1,2])
array([2, 1])
frombuffer(...)
frombuffer(buffer, dtype=float, count=-1, offset=0)
 
Interpret a buffer as a 1-dimensional array.
 
Parameters
----------
buffer : buffer_like
    An object that exposes the buffer interface.
dtype : data-type, optional
    Data-type of the returned array; default: float.
count : int, optional
    Number of items to read. ``-1`` means all data in the buffer.
offset : int, optional
    Start reading the buffer from this offset; default: 0.
 
Notes
-----
If the buffer has data that is not in machine byte-order, this should
be specified as part of the data-type, e.g.::
 
  >>> dt = np.dtype(int)
  >>> dt = dt.newbyteorder('>')
  >>> np.frombuffer(buf, dtype=dt)
 
The data of the resulting array will not be byteswapped, but will be
interpreted correctly.
 
Examples
--------
>>> s = 'hello world'
>>> np.frombuffer(s, dtype='S1', count=5, offset=6)
array(['w', 'o', 'r', 'l', 'd'],
      dtype='|S1')
fromfile(...)
fromfile(file, dtype=float, count=-1, sep='')
 
Construct an array from data in a text or binary file.
 
A highly efficient way of reading binary data with a known data-type,
as well as parsing simply formatted text files.  Data written using the
`tofile` method can be read using this function.
 
Parameters
----------
file : file or str
    Open file object or filename.
dtype : data-type
    Data type of the returned array.
    For binary files, it is used to determine the size and byte-order
    of the items in the file.
count : int
    Number of items to read. ``-1`` means all items (i.e., the complete
    file).
sep : str
    Separator between items if file is a text file.
    Empty ("") separator means the file should be treated as binary.
    Spaces (" ") in the separator match zero or more whitespace characters.
    A separator consisting only of spaces must match at least one
    whitespace.
 
See also
--------
load, save
ndarray.tofile
loadtxt : More flexible way of loading data from a text file.
 
Notes
-----
Do not rely on the combination of `tofile` and `fromfile` for
data storage, as the binary files generated are are not platform
independent.  In particular, no byte-order or data-type information is
saved.  Data can be stored in the platform independent ``.npy`` format
using `save` and `load` instead.
 
Examples
--------
Construct an ndarray:
 
>>> dt = np.dtype([('time', [('min', int), ('sec', int)]),
...                ('temp', float)])
>>> x = np.zeros((1,), dtype=dt)
>>> x['time']['min'] = 10; x['temp'] = 98.25
>>> x
array([((10, 0), 98.25)],
      dtype=[('time', [('min', '<i4'), ('sec', '<i4')]), ('temp', '<f8')])
 
Save the raw data to disk:
 
>>> import os
>>> fname = os.tmpnam()
>>> x.tofile(fname)
 
Read the raw data from disk:
 
>>> np.fromfile(fname, dtype=dt)
array([((10, 0), 98.25)],
      dtype=[('time', [('min', '<i4'), ('sec', '<i4')]), ('temp', '<f8')])
 
The recommended way to store and load data:
 
>>> np.save(fname, x)
>>> np.load(fname + '.npy')
array([((10, 0), 98.25)],
      dtype=[('time', [('min', '<i4'), ('sec', '<i4')]), ('temp', '<f8')])
fromfunction(function, shape, **kwargs)
Construct an array by executing a function over each coordinate.
 
The resulting array therefore has a value ``fn(x, y, z)`` at
coordinate ``(x, y, z)``.
 
Parameters
----------
function : callable
    The function is called with N parameters, where N is the rank of
    `shape`.  Each parameter represents the coordinates of the array
    varying along a specific axis.  For example, if `shape`
    were ``(2, 2)``, then the parameters in turn be (0, 0), (0, 1),
    (1, 0), (1, 1).
shape : (N,) tuple of ints
    Shape of the output array, which also determines the shape of
    the coordinate arrays passed to `function`.
dtype : data-type, optional
    Data-type of the coordinate arrays passed to `function`.
    By default, `dtype` is float.
 
Returns
-------
fromfunction : any
    The result of the call to `function` is passed back directly.
    Therefore the shape of `fromfunction` is completely determined by
    `function`.  If `function` returns a scalar value, the shape of
    `fromfunction` would match the `shape` parameter.
 
See Also
--------
indices, meshgrid
 
Notes
-----
Keywords other than `dtype` are passed to `function`.
 
Examples
--------
>>> np.fromfunction(lambda i, j: i == j, (3, 3), dtype=int)
array([[ True, False, False],
       [False,  True, False],
       [False, False,  True]], dtype=bool)
 
>>> np.fromfunction(lambda i, j: i + j, (3, 3), dtype=int)
array([[0, 1, 2],
       [1, 2, 3],
       [2, 3, 4]])
fromiter(...)
fromiter(iterable, dtype, count=-1)
 
Create a new 1-dimensional array from an iterable object.
 
Parameters
----------
iterable : iterable object
    An iterable object providing data for the array.
dtype : data-type
    The data-type of the returned array.
count : int, optional
    The number of items to read from *iterable*.  The default is -1,
    which means all data is read.
 
Returns
-------
out : ndarray
    The output array.
 
Notes
-----
Specify `count` to improve performance.  It allows ``fromiter`` to
pre-allocate the output array, instead of resizing it on demand.
 
Examples
--------
>>> iterable = (x*x for x in range(5))
>>> np.fromiter(iterable, np.float)
array([  0.,   1.,   4.,   9.,  16.])
frompyfunc(...)
frompyfunc(func, nin, nout)
 
Takes an arbitrary Python function and returns a Numpy ufunc.
 
Can be used, for example, to add broadcasting to a built-in Python
function (see Examples section).
 
Parameters
----------
func : Python function object
    An arbitrary Python function.
nin : int
    The number of input arguments.
nout : int
    The number of objects returned by `func`.
 
Returns
-------
out : ufunc
    Returns a Numpy universal function (``ufunc``) object.
 
Notes
-----
The returned ufunc always returns PyObject arrays.
 
Examples
--------
Use frompyfunc to add broadcasting to the Python function ``oct``:
 
>>> oct_array = np.frompyfunc(oct, 1, 1)
>>> oct_array(np.array((10, 30, 100)))
array([012, 036, 0144], dtype=object)
>>> np.array((oct(10), oct(30), oct(100))) # for comparison
array(['012', '036', '0144'],
      dtype='|S4')
fromregex(file, regexp, dtype)
Construct an array from a text file, using regular expression parsing.
 
The returned array is always a structured array, and is constructed from
all matches of the regular expression in the file. Groups in the regular
expression are converted to fields of the structured array.
 
Parameters
----------
file : str or file
    File name or file object to read.
regexp : str or regexp
    Regular expression used to parse the file.
    Groups in the regular expression correspond to fields in the dtype.
dtype : dtype or list of dtypes
    Dtype for the structured array.
 
Returns
-------
output : ndarray
    The output array, containing the part of the content of `file` that
    was matched by `regexp`. `output` is always a structured array.
 
Raises
------
TypeError
    When `dtype` is not a valid dtype for a structured array.
 
See Also
--------
fromstring, loadtxt
 
Notes
-----
Dtypes for structured arrays can be specified in several forms, but all
forms specify at least the data type and field name. For details see
`doc.structured_arrays`.
 
Examples
--------
>>> f = open('test.dat', 'w')
>>> f.write("1312 foo\n1534  bar\n444   qux")
>>> f.close()
 
>>> regexp = r"(\d+)\s+(...)"  # match [digits, whitespace, anything]
>>> output = np.fromregex('test.dat', regexp,
...                       [('num', np.int64), ('key', 'S3')])
>>> output
array([(1312L, 'foo'), (1534L, 'bar'), (444L, 'qux')],
      dtype=[('num', '<i8'), ('key', '|S3')])
>>> output['num']
array([1312, 1534,  444], dtype=int64)
fromstring(...)
fromstring(string, dtype=float, count=-1, sep='')
 
A new 1-D array initialized from raw binary or text data in a string.
 
Parameters
----------
string : str
    A string containing the data.
dtype : data-type, optional
    The data type of the array; default: float.  For binary input data,
    the data must be in exactly this format.
count : int, optional
    Read this number of `dtype` elements from the data.  If this is
    negative (the default), the count will be determined from the
    length of the data.
sep : str, optional
    If not provided or, equivalently, the empty string, the data will
    be interpreted as binary data; otherwise, as ASCII text with
    decimal numbers.  Also in this latter case, this argument is
    interpreted as the string separating numbers in the data; extra
    whitespace between elements is also ignored.
 
Returns
-------
arr : ndarray
    The constructed array.
 
Raises
------
ValueError
    If the string is not the correct size to satisfy the requested
    `dtype` and `count`.
 
See Also
--------
frombuffer, fromfile, fromiter
 
Examples
--------
>>> np.fromstring('\x01\x02', dtype=np.uint8)
array([1, 2], dtype=uint8)
>>> np.fromstring('1 2', dtype=int, sep=' ')
array([1, 2])
>>> np.fromstring('1, 2', dtype=int, sep=',')
array([1, 2])
>>> np.fromstring('\x01\x02\x03\x04\x05', dtype=np.uint8, count=3)
array([1, 2, 3], dtype=uint8)
full(shape, fill_value, dtype=None, order='C')
Return a new array of given shape and type, filled with `fill_value`.
 
Parameters
----------
shape : int or sequence of ints
    Shape of the new array, e.g., ``(2, 3)`` or ``2``.
fill_value : scalar
    Fill value.
dtype : data-type, optional
    The desired data-type for the array, e.g., `numpy.int8`.  Default is
    is chosen as `np.array(fill_value).dtype`.
order : {'C', 'F'}, optional
    Whether to store multidimensional data in C- or Fortran-contiguous
    (row- or column-wise) order in memory.
 
Returns
-------
out : ndarray
    Array of `fill_value` with the given shape, dtype, and order.
 
See Also
--------
zeros_like : Return an array of zeros with shape and type of input.
ones_like : Return an array of ones with shape and type of input.
empty_like : Return an empty array with shape and type of input.
full_like : Fill an array with shape and type of input.
zeros : Return a new array setting values to zero.
ones : Return a new array setting values to one.
empty : Return a new uninitialized array.
 
Examples
--------
>>> np.full((2, 2), np.inf)
array([[ inf,  inf],
       [ inf,  inf]])
>>> np.full((2, 2), 10, dtype=np.int)
array([[10, 10],
       [10, 10]])
full_like(a, fill_value, dtype=None, order='K', subok=True)
Return a full array with the same shape and type as a given array.
 
Parameters
----------
a : array_like
    The shape and data-type of `a` define these same attributes of
    the returned array.
fill_value : scalar
    Fill value.
dtype : data-type, optional
    Overrides the data type of the result.
order : {'C', 'F', 'A', or 'K'}, optional
    Overrides the memory layout of the result. 'C' means C-order,
    'F' means F-order, 'A' means 'F' if `a` is Fortran contiguous,
    'C' otherwise. 'K' means match the layout of `a` as closely
    as possible.
subok : bool, optional.
    If True, then the newly created array will use the sub-class
    type of 'a', otherwise it will be a base-class array. Defaults
    to True.
 
Returns
-------
out : ndarray
    Array of `fill_value` with the same shape and type as `a`.
 
See Also
--------
zeros_like : Return an array of zeros with shape and type of input.
ones_like : Return an array of ones with shape and type of input.
empty_like : Return an empty array with shape and type of input.
zeros : Return a new array setting values to zero.
ones : Return a new array setting values to one.
empty : Return a new uninitialized array.
full : Fill a new array.
 
Examples
--------
>>> x = np.arange(6, dtype=np.int)
>>> np.full_like(x, 1)
array([1, 1, 1, 1, 1, 1])
>>> np.full_like(x, 0.1)
array([0, 0, 0, 0, 0, 0])
>>> np.full_like(x, 0.1, dtype=np.double)
array([ 0.1,  0.1,  0.1,  0.1,  0.1,  0.1])
>>> np.full_like(x, np.nan, dtype=np.double)
array([ nan,  nan,  nan,  nan,  nan,  nan])
 
>>> y = np.arange(6, dtype=np.double)
>>> np.full_like(y, 0.1)
array([ 0.1,  0.1,  0.1,  0.1,  0.1,  0.1])
fv(rate, nper, pmt, pv, when='end')
Compute the future value.
 
Given:
 * a present value, `pv`
 * an interest `rate` compounded once per period, of which
   there are
 * `nper` total
 * a (fixed) payment, `pmt`, paid either
 * at the beginning (`when` = {'begin', 1}) or the end
   (`when` = {'end', 0}) of each period
 
Return:
   the value at the end of the `nper` periods
 
Parameters
----------
rate : scalar or array_like of shape(M, )
    Rate of interest as decimal (not per cent) per period
nper : scalar or array_like of shape(M, )
    Number of compounding periods
pmt : scalar or array_like of shape(M, )
    Payment
pv : scalar or array_like of shape(M, )
    Present value
when : {{'begin', 1}, {'end', 0}}, {string, int}, optional
    When payments are due ('begin' (1) or 'end' (0)).
    Defaults to {'end', 0}.
 
Returns
-------
out : ndarray
    Future values.  If all input is scalar, returns a scalar float.  If
    any input is array_like, returns future values for each input element.
    If multiple inputs are array_like, they all must have the same shape.
 
Notes
-----
The future value is computed by solving the equation::
 
 fv +
 pv*(1+rate)**nper +
 pmt*(1 + rate*when)/rate*((1 + rate)**nper - 1) == 0
 
or, when ``rate == 0``::
 
 fv + pv + pmt * nper == 0
 
References
----------
.. [WRW] Wheeler, D. A., E. Rathke, and R. Weir (Eds.) (2009, May).
   Open Document Format for Office Applications (OpenDocument)v1.2,
   Part 2: Recalculated Formula (OpenFormula) Format - Annotated Version,
   Pre-Draft 12. Organization for the Advancement of Structured Information
   Standards (OASIS). Billerica, MA, USA. [ODT Document].
   Available:
   http://www.oasis-open.org/committees/documents.php?wg_abbrev=office-formula
   OpenDocument-formula-20090508.odt
 
Examples
--------
What is the future value after 10 years of saving $100 now, with
an additional monthly savings of $100.  Assume the interest rate is
5% (annually) compounded monthly?
 
>>> np.fv(0.05/12, 10*12, -100, -100)
15692.928894335748
 
By convention, the negative sign represents cash flow out (i.e. money not
available today).  Thus, saving $100 a month at 5% annual interest leads
to $15,692.93 available to spend in 10 years.
 
If any input is array_like, returns an array of equal shape.  Let's
compare different interest rates from the example above.
 
>>> a = np.array((0.05, 0.06, 0.07))/12
>>> np.fv(a, 10*12, -100, -100)
array([ 15692.92889434,  16569.87435405,  17509.44688102])
genfromtxt(fname, dtype=<type 'float'>, comments='#', delimiter=None, skiprows=0, skip_header=0, skip_footer=0, converters=None, missing='', missing_values=None, filling_values=None, usecols=None, names=None, excludelist=None, deletechars=None, replace_space='_', autostrip=False, case_sensitive=True, defaultfmt='f%i', unpack=None, usemask=False, loose=True, invalid_raise=True)
Load data from a text file, with missing values handled as specified.
 
Each line past the first `skip_header` lines is split at the `delimiter`
character, and characters following the `comments` character are discarded.
 
Parameters
----------
fname : file or str
    File, filename, or generator to read.  If the filename extension is
    `.gz` or `.bz2`, the file is first decompressed. Note that
    generators must return byte strings in Python 3k.
dtype : dtype, optional
    Data type of the resulting array.
    If None, the dtypes will be determined by the contents of each
    column, individually.
comments : str, optional
    The character used to indicate the start of a comment.
    All the characters occurring on a line after a comment are discarded
delimiter : strint, or sequence, optional
    The string used to separate values.  By default, any consecutive
    whitespaces act as delimiter.  An integer or sequence of integers
    can also be provided as width(s) of each field.
skip_header : int, optional
    The numbers of lines to skip at the beginning of the file.
skip_footer : int, optional
    The numbers of lines to skip at the end of the file
converters : variable, optional
    The set of functions that convert the data of a column to a value.
    The converters can also be used to provide a default value
    for missing data: ``converters = {3: lambda s: float(s or 0)}``.
missing_values : variable, optional
    The set of strings corresponding to missing data.
filling_values : variable, optional
    The set of values to be used as default when the data are missing.
usecols : sequence, optional
    Which columns to read, with 0 being the first.  For example,
    ``usecols = (1, 4, 5)`` will extract the 2nd, 5th and 6th columns.
names : {None, True, str, sequence}, optional
    If `names` is True, the field names are read from the first valid line
    after the first `skip_header` lines.
    If `names` is a sequence or a single-string of comma-separated names,
    the names will be used to define the field names in a structured dtype.
    If `names` is None, the names of the dtype fields will be used, if any.
excludelist : sequence, optional
    A list of names to exclude. This list is appended to the default list
    ['return','file','print']. Excluded names are appended an underscore:
    for example, `file` would become `file_`.
deletechars : str, optional
    A string combining invalid characters that must be deleted from the
    names.
defaultfmt : str, optional
    A format used to define default field names, such as "f%i" or "f_%02i".
autostrip : bool, optional
    Whether to automatically strip white spaces from the variables.
replace_space : char, optional
    Character(s) used in replacement of white spaces in the variables
    names. By default, use a '_'.
case_sensitive : {True, False, 'upper', 'lower'}, optional
    If True, field names are case sensitive.
    If False or 'upper', field names are converted to upper case.
    If 'lower', field names are converted to lower case.
unpack : bool, optional
    If True, the returned array is transposed, so that arguments may be
    unpacked using ``x, y, z = loadtxt(...)``
usemask : bool, optional
    If True, return a masked array.
    If False, return a regular array.
invalid_raise : bool, optional
    If True, an exception is raised if an inconsistency is detected in the
    number of columns.
    If False, a warning is emitted and the offending lines are skipped.
 
Returns
-------
out : ndarray
    Data read from the text file. If `usemask` is True, this is a
    masked array.
 
See Also
--------
numpy.loadtxt : equivalent function when no data is missing.
 
Notes
-----
* When spaces are used as delimiters, or when no delimiter has been given
  as input, there should not be any missing data between two fields.
* When the variables are named (either by a flexible dtype or with `names`,
  there must not be any header in the file (else a ValueError
  exception is raised).
* Individual values are not stripped of spaces by default.
  When using a custom converter, make sure the function does remove spaces.
 
References
----------
.. [1] Numpy User Guide, section `I/O with Numpy
       <http://docs.scipy.org/doc/numpy/user/basics.io.genfromtxt.html>`_.
 
Examples
---------
>>> from StringIO import StringIO
>>> import numpy as np
 
Comma delimited file with mixed dtype
 
>>> s = StringIO("1,1.3,abcde")
>>> data = np.genfromtxt(s, dtype=[('myint','i8'),('myfloat','f8'),
... ('mystring','S5')], delimiter=",")
>>> data
array((1, 1.3, 'abcde'),
      dtype=[('myint', '<i8'), ('myfloat', '<f8'), ('mystring', '|S5')])
 
Using dtype = None
 
>>> s.seek(0) # needed for StringIO example only
>>> data = np.genfromtxt(s, dtype=None,
... names = ['myint','myfloat','mystring'], delimiter=",")
>>> data
array((1, 1.3, 'abcde'),
      dtype=[('myint', '<i8'), ('myfloat', '<f8'), ('mystring', '|S5')])
 
Specifying dtype and names
 
>>> s.seek(0)
>>> data = np.genfromtxt(s, dtype="i8,f8,S5",
... names=['myint','myfloat','mystring'], delimiter=",")
>>> data
array((1, 1.3, 'abcde'),
      dtype=[('myint', '<i8'), ('myfloat', '<f8'), ('mystring', '|S5')])
 
An example with fixed-width columns
 
>>> s = StringIO("11.3abcde")
>>> data = np.genfromtxt(s, dtype=None, names=['intvar','fltvar','strvar'],
...     delimiter=[1,3,5])
>>> data
array((1, 1.3, 'abcde'),
      dtype=[('intvar', '<i8'), ('fltvar', '<f8'), ('strvar', '|S5')])
get_array_wrap(*args)
Find the wrapper for the array with the highest priority.
 
In case of ties, leftmost wins. If no wrapper is found, return None
get_include()
Return the directory that contains the NumPy \*.h header files.
 
Extension modules that need to compile against NumPy should use this
function to locate the appropriate include directory.
 
Notes
-----
When using ``distutils``, for example in ``setup.py``.
::
 
    import numpy as np
    ...
    Extension('extension_name', ...
            include_dirs=[np.get_include()])
    ...
get_numarray_include(type=None)
Return the directory that contains the numarray \*.h header files.
 
Extension modules that need to compile against numarray should use this
function to locate the appropriate include directory.
 
Parameters
----------
type : any, optional
    If `type` is not None, the location of the NumPy headers is returned
    as well.
 
Returns
-------
dirs : str or list of str
    If `type` is None, `dirs` is a string containing the path to the
    numarray headers.
    If `type` is not None, `dirs` is a list of strings with first the
    path(s) to the numarray headers, followed by the path to the NumPy
    headers.
 
Notes
-----
Useful when using ``distutils``, for example in ``setup.py``.
::
 
    import numpy as np
    ...
    Extension('extension_name', ...
            include_dirs=[np.get_numarray_include()])
    ...
get_printoptions()
Return the current print options.
 
Returns
-------
print_opts : dict
    Dictionary of current print options with keys
 
      - precision : int
      - threshold : int
      - edgeitems : int
      - linewidth : int
      - suppress : bool
      - nanstr : str
      - infstr : str
      - formatter : dict of callables
 
    For a full description of these options, see `set_printoptions`.
 
See Also
--------
set_printoptions, set_string_function
getbuffer(...)
getbuffer(obj [,offset[, size]])
 
Create a buffer object from the given object referencing a slice of
length size starting at offset.
 
Default is the entire buffer. A read-write buffer is attempted followed
by a read-only buffer.
 
Parameters
----------
obj : object
 
offset : int, optional
 
size : int, optional
 
Returns
-------
buffer_obj : buffer
 
Examples
--------
>>> buf = np.getbuffer(np.ones(5), 1, 3)
>>> len(buf)
3
>>> buf[0]
'\x00'
>>> buf
<read-write buffer for 0x8af1e70, size 3, offset 1 at 0x8ba4ec0>
getbufsize()
Return the size of the buffer used in ufuncs.
 
Returns
-------
getbufsize : int
    Size of ufunc buffer in bytes.
geterr()
Get the current way of handling floating-point errors.
 
Returns
-------
res : dict
    A dictionary with keys "divide", "over", "under", and "invalid",
    whose values are from the strings "ignore", "print", "log", "warn",
    "raise", and "call". The keys represent possible floating-point
    exceptions, and the values define how these exceptions are handled.
 
See Also
--------
geterrcall, seterr, seterrcall
 
Notes
-----
For complete documentation of the types of floating-point exceptions and
treatment options, see `seterr`.
 
Examples
--------
>>> np.geterr()
{'over': 'warn', 'divide': 'warn', 'invalid': 'warn',
'under': 'ignore'}
>>> np.arange(3.) / np.arange(3.)
array([ NaN,   1.,   1.])
 
>>> oldsettings = np.seterr(all='warn', over='raise')
>>> np.geterr()
{'over': 'raise', 'divide': 'warn', 'invalid': 'warn', 'under': 'warn'}
>>> np.arange(3.) / np.arange(3.)
__main__:1: RuntimeWarning: invalid value encountered in divide
array([ NaN,   1.,   1.])
geterrcall()
Return the current callback function used on floating-point errors.
 
When the error handling for a floating-point error (one of "divide",
"over", "under", or "invalid") is set to 'call' or 'log', the function
that is called or the log instance that is written to is returned by
`geterrcall`. This function or log instance has been set with
`seterrcall`.
 
Returns
-------
errobj : callable, log instance or None
    The current error handler. If no handler was set through `seterrcall`,
    ``None`` is returned.
 
See Also
--------
seterrcall, seterr, geterr
 
Notes
-----
For complete documentation of the types of floating-point exceptions and
treatment options, see `seterr`.
 
Examples
--------
>>> np.geterrcall()  # we did not yet set a handler, returns None
 
>>> oldsettings = np.seterr(all='call')
>>> def err_handler(type, flag):
...     print "Floating point error (%s), with flag %s" % (type, flag)
>>> oldhandler = np.seterrcall(err_handler)
>>> np.array([1, 2, 3]) / 0.0
Floating point error (divide by zero), with flag 1
array([ Inf,  Inf,  Inf])
 
>>> cur_handler = np.geterrcall()
>>> cur_handler is err_handler
True
geterrobj(...)
geterrobj()
 
Return the current object that defines floating-point error handling.
 
The error object contains all information that defines the error handling
behavior in Numpy. `geterrobj` is used internally by the other
functions that get and set error handling behavior (`geterr`, `seterr`,
`geterrcall`, `seterrcall`).
 
Returns
-------
errobj : list
    The error object, a list containing three elements:
    [internal numpy buffer size, error mask, error callback function].
 
    The error mask is a single integer that holds the treatment information
    on all four floating point errors. The information for each error type
    is contained in three bits of the integer. If we print it in base 8, we
    can see what treatment is set for "invalid", "under", "over", and
    "divide" (in that order). The printed string can be interpreted with
 
    * 0 : 'ignore'
    * 1 : 'warn'
    * 2 : 'raise'
    * 3 : 'call'
    * 4 : 'print'
    * 5 : 'log'
 
See Also
--------
seterrobj, seterr, geterr, seterrcall, geterrcall
getbufsize, setbufsize
 
Notes
-----
For complete documentation of the types of floating-point exceptions and
treatment options, see `seterr`.
 
Examples
--------
>>> np.geterrobj()  # first get the defaults
[10000, 0, None]
 
>>> def err_handler(type, flag):
...     print "Floating point error (%s), with flag %s" % (type, flag)
...
>>> old_bufsize = np.setbufsize(20000)
>>> old_err = np.seterr(divide='raise')
>>> old_handler = np.seterrcall(err_handler)
>>> np.geterrobj()
[20000, 2, <function err_handler at 0x91dcaac>]
 
>>> old_err = np.seterr(all='ignore')
>>> np.base_repr(np.geterrobj()[1], 8)
'0'
>>> old_err = np.seterr(divide='warn', over='log', under='call',
                        invalid='print')
>>> np.base_repr(np.geterrobj()[1], 8)
'4351'
gradient(f, *varargs)
Return the gradient of an N-dimensional array.
 
The gradient is computed using central differences in the interior
and first differences at the boundaries. The returned gradient hence has
the same shape as the input array.
 
Parameters
----------
f : array_like
  An N-dimensional array containing samples of a scalar function.
`*varargs` : scalars
  0, 1, or N scalars specifying the sample distances in each direction,
  that is: `dx`, `dy`, `dz`, ... The default distance is 1.
 
 
Returns
-------
gradient : ndarray
  N arrays of the same shape as `f` giving the derivative of `f` with
  respect to each dimension.
 
Examples
--------
>>> x = np.array([1, 2, 4, 7, 11, 16], dtype=np.float)
>>> np.gradient(x)
array([ 1. ,  1.5,  2.5,  3.5,  4.5,  5. ])
>>> np.gradient(x, 2)
array([ 0.5 ,  0.75,  1.25,  1.75,  2.25,  2.5 ])
 
>>> np.gradient(np.array([[1, 2, 6], [3, 4, 5]], dtype=np.float))
[array([[ 2.,  2., -1.],
       [ 2.,  2., -1.]]),
array([[ 1. ,  2.5,  4. ],
       [ 1. ,  1. ,  1. ]])]
hamming(M)
Return the Hamming window.
 
The Hamming window is a taper formed by using a weighted cosine.
 
Parameters
----------
M : int
    Number of points in the output window. If zero or less, an
    empty array is returned.
 
Returns
-------
out : ndarray
    The window, with the maximum value normalized to one (the value
    one appears only if the number of samples is odd).
 
See Also
--------
bartlett, blackman, hanning, kaiser
 
Notes
-----
The Hamming window is defined as
 
.. math::  w(n) = 0.54 - 0.46cos\left(\frac{2\pi{n}}{M-1}\right)
           \qquad 0 \leq n \leq M-1
 
The Hamming was named for R. W. Hamming, an associate of J. W. Tukey and
is described in Blackman and Tukey. It was recommended for smoothing the
truncated autocovariance function in the time domain.
Most references to the Hamming window come from the signal processing
literature, where it is used as one of many windowing functions for
smoothing values.  It is also known as an apodization (which means
"removing the foot", i.e. smoothing discontinuities at the beginning
and end of the sampled signal) or tapering function.
 
References
----------
.. [1] Blackman, R.B. and Tukey, J.W., (1958) The measurement of power
       spectra, Dover Publications, New York.
.. [2] E.R. Kanasewich, "Time Sequence Analysis in Geophysics", The
       University of Alberta Press, 1975, pp. 109-110.
.. [3] Wikipedia, "Window function",
       http://en.wikipedia.org/wiki/Window_function
.. [4] W.H. Press,  B.P. Flannery, S.A. Teukolsky, and W.T. Vetterling,
       "Numerical Recipes", Cambridge University Press, 1986, page 425.
 
Examples
--------
>>> np.hamming(12)
array([ 0.08      ,  0.15302337,  0.34890909,  0.60546483,  0.84123594,
        0.98136677,  0.98136677,  0.84123594,  0.60546483,  0.34890909,
        0.15302337,  0.08      ])
 
Plot the window and the frequency response:
 
>>> from numpy.fft import fft, fftshift
>>> window = np.hamming(51)
>>> plt.plot(window)
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x...>]
>>> plt.title("Hamming window")
<matplotlib.text.Text object at 0x...>
>>> plt.ylabel("Amplitude")
<matplotlib.text.Text object at 0x...>
>>> plt.xlabel("Sample")
<matplotlib.text.Text object at 0x...>
>>> plt.show()
 
>>> plt.figure()
<matplotlib.figure.Figure object at 0x...>
>>> A = fft(window, 2048) / 25.5
>>> mag = np.abs(fftshift(A))
>>> freq = np.linspace(-0.5, 0.5, len(A))
>>> response = 20 * np.log10(mag)
>>> response = np.clip(response, -100, 100)
>>> plt.plot(freq, response)
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x...>]
>>> plt.title("Frequency response of Hamming window")
<matplotlib.text.Text object at 0x...>
>>> plt.ylabel("Magnitude [dB]")
<matplotlib.text.Text object at 0x...>
>>> plt.xlabel("Normalized frequency [cycles per sample]")
<matplotlib.text.Text object at 0x...>
>>> plt.axis('tight')
(-0.5, 0.5, -100.0, ...)
>>> plt.show()
hanning(M)
Return the Hanning window.
 
The Hanning window is a taper formed by using a weighted cosine.
 
Parameters
----------
M : int
    Number of points in the output window. If zero or less, an
    empty array is returned.
 
Returns
-------
out : ndarrayshape(M,)
    The window, with the maximum value normalized to one (the value
    one appears only if `M` is odd).
 
See Also
--------
bartlett, blackman, hamming, kaiser
 
Notes
-----
The Hanning window is defined as
 
.. math::  w(n) = 0.5 - 0.5cos\left(\frac{2\pi{n}}{M-1}\right)
           \qquad 0 \leq n \leq M-1
 
The Hanning was named for Julius van Hann, an Austrian meterologist. It is
also known as the Cosine Bell. Some authors prefer that it be called a
Hann window, to help avoid confusion with the very similar Hamming window.
 
Most references to the Hanning window come from the signal processing
literature, where it is used as one of many windowing functions for
smoothing values.  It is also known as an apodization (which means
"removing the foot", i.e. smoothing discontinuities at the beginning
and end of the sampled signal) or tapering function.
 
References
----------
.. [1] Blackman, R.B. and Tukey, J.W., (1958) The measurement of power
       spectra, Dover Publications, New York.
.. [2] E.R. Kanasewich, "Time Sequence Analysis in Geophysics",
       The University of Alberta Press, 1975, pp. 106-108.
.. [3] Wikipedia, "Window function",
       http://en.wikipedia.org/wiki/Window_function
.. [4] W.H. Press,  B.P. Flannery, S.A. Teukolsky, and W.T. Vetterling,
       "Numerical Recipes", Cambridge University Press, 1986, page 425.
 
Examples
--------
>>> np.hanning(12)
array([ 0.        ,  0.07937323,  0.29229249,  0.57115742,  0.82743037,
        0.97974649,  0.97974649,  0.82743037,  0.57115742,  0.29229249,
        0.07937323,  0.        ])
 
Plot the window and its frequency response:
 
>>> from numpy.fft import fft, fftshift
>>> window = np.hanning(51)
>>> plt.plot(window)
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x...>]
>>> plt.title("Hann window")
<matplotlib.text.Text object at 0x...>
>>> plt.ylabel("Amplitude")
<matplotlib.text.Text object at 0x...>
>>> plt.xlabel("Sample")
<matplotlib.text.Text object at 0x...>
>>> plt.show()
 
>>> plt.figure()
<matplotlib.figure.Figure object at 0x...>
>>> A = fft(window, 2048) / 25.5
>>> mag = np.abs(fftshift(A))
>>> freq = np.linspace(-0.5, 0.5, len(A))
>>> response = 20 * np.log10(mag)
>>> response = np.clip(response, -100, 100)
>>> plt.plot(freq, response)
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x...>]
>>> plt.title("Frequency response of the Hann window")
<matplotlib.text.Text object at 0x...>
>>> plt.ylabel("Magnitude [dB]")
<matplotlib.text.Text object at 0x...>
>>> plt.xlabel("Normalized frequency [cycles per sample]")
<matplotlib.text.Text object at 0x...>
>>> plt.axis('tight')
(-0.5, 0.5, -100.0, ...)
>>> plt.show()
histogram(a, bins=10, range=None, normed=False, weights=None, density=None)
Compute the histogram of a set of data.
 
Parameters
----------
a : array_like
    Input data. The histogram is computed over the flattened array.
bins : int or sequence of scalars, optional
    If `bins` is an int, it defines the number of equal-width
    bins in the given range (10, by default). If `bins` is a sequence,
    it defines the bin edges, including the rightmost edge, allowing
    for non-uniform bin widths.
range : (floatfloat), optional
    The lower and upper range of the bins.  If not provided, range
    is simply ``(a.min(), a.max())``.  Values outside the range are
    ignored.
normed : bool, optional
    This keyword is deprecated in Numpy 1.6 due to confusing/buggy
    behavior. It will be removed in Numpy 2.0. Use the density keyword
    instead.
    If False, the result will contain the number of samples
    in each bin.  If True, the result is the value of the
    probability *density* function at the bin, normalized such that
    the *integral* over the range is 1. Note that this latter behavior is
    known to be buggy with unequal bin widths; use `density` instead.
weights : array_like, optional
    An array of weights, of the same shape as `a`.  Each value in `a`
    only contributes its associated weight towards the bin count
    (instead of 1).  If `normed` is True, the weights are normalized,
    so that the integral of the density over the range remains 1
density : bool, optional
    If False, the result will contain the number of samples
    in each bin.  If True, the result is the value of the
    probability *density* function at the bin, normalized such that
    the *integral* over the range is 1. Note that the sum of the
    histogram values will not be equal to 1 unless bins of unity
    width are chosen; it is not a probability *mass* function.
    Overrides the `normed` keyword if given.
 
Returns
-------
hist : array
    The values of the histogram. See `normed` and `weights` for a
    description of the possible semantics.
bin_edges : array of dtype float
    Return the bin edges ``(length(hist)+1)``.
 
 
See Also
--------
histogramdd, bincount, searchsorted, digitize
 
Notes
-----
All but the last (righthand-most) bin is half-open.  In other words, if
`bins` is::
 
  [1, 2, 3, 4]
 
then the first bin is ``[1, 2)`` (including 1, but excluding 2) and the
second ``[2, 3)``.  The last bin, however, is ``[3, 4]``, which *includes*
4.
 
Examples
--------
>>> np.histogram([1, 2, 1], bins=[0, 1, 2, 3])
(array([0, 2, 1]), array([0, 1, 2, 3]))
>>> np.histogram(np.arange(4), bins=np.arange(5), density=True)
(array([ 0.25,  0.25,  0.25,  0.25]), array([0, 1, 2, 3, 4]))
>>> np.histogram([[1, 2, 1], [1, 0, 1]], bins=[0,1,2,3])
(array([1, 4, 1]), array([0, 1, 2, 3]))
 
>>> a = np.arange(5)
>>> hist, bin_edges = np.histogram(a, density=True)
>>> hist
array([ 0.5,  0. ,  0.5,  0. ,  0. ,  0.5,  0. ,  0.5,  0. ,  0.5])
>>> hist.sum()
2.4999999999999996
>>> np.sum(hist*np.diff(bin_edges))
1.0
histogram2d(x, y, bins=10, range=None, normed=False, weights=None)
    Compute the bi-dimensional histogram of two data samples.
 
    Parameters
    ----------
    x : array_like, shape (N,)
        An array containing the x coordinates of the points to be histogrammed.
    y : array_like, shape (N,)
        An array containing the y coordinates of the points to be histogrammed.
    bins : int or [intint] or array_like or [array, array], optional
        The bin specification:
 
          * If int, the number of bins for the two dimensions (nx=ny=bins).
          * If [intint], the number of bins in each dimension (nx, ny = bins).
          * If array_like, the bin edges for the two dimensions
            (x_edges=y_edges=bins).
          * If [array, array], the bin edges in each dimension
            (x_edges, y_edges = bins).
 
    range : array_like, shape(2,2), optional
        The leftmost and rightmost edges of the bins along each dimension
        (if not specified explicitly in the `bins` parameters):
        ``[[xmin, xmax], [ymin, ymax]]``. All values outside of this range
        will be considered outliers and not tallied in the histogram.
    normed : bool, optional
        If False, returns the number of samples in each bin. If True, returns
        the bin density, i.e. the bin count divided by the bin area.
    weights : array_like, shape(N,), optional
        An array of values ``w_i`` weighing each sample ``(x_i, y_i)``. Weights
        are normalized to 1 if `normed` is True. If `normed` is False, the
        values of the returned histogram are equal to the sum of the weights
        belonging to the samples falling into each bin.
 
    Returns
    -------
    H : ndarrayshape(nx, ny)
        The bi-dimensional histogram of samples `x` and `y`. Values in `x`
        are histogrammed along the first dimension and values in `y` are
        histogrammed along the second dimension.
    xedges : ndarrayshape(nx,)
        The bin edges along the first dimension.
    yedges : ndarrayshape(ny,)
        The bin edges along the second dimension.
 
    See Also
    --------
    histogram : 1D histogram
    histogramdd : Multidimensional histogram
 
    Notes
    -----
    When `normed` is True, then the returned histogram is the sample density,
    defined such that:
 
    .. math::
      \sum_{i=0}^{nx-1} \sum_{j=0}^{ny-1} H_{i,j} \Delta x_i \Delta y_j = 1
 
    where `H` is the histogram array and :math:`\Delta x_i \Delta y_i`
    the area of bin ``{i,j}``.
 
    Please note that the histogram does not follow the Cartesian convention
    where `x` values are on the abcissa and `y` values on the ordinate axis.
    Rather, `x` is histogrammed along the first dimension of the array
    (vertical), and `y` along the second dimension of the array (horizontal).
    This ensures compatibility with `histogramdd`.
 
    Examples
    --------
    >>> import matplotlib as mpl
    >>> import matplotlib.pyplot as plt
 
    Construct a 2D-histogram with variable bin width. First define the bin
    edges:
 
    >>> xedges = [0, 1, 1.5, 3, 5]
    >>> yedges = [0, 2, 3, 4, 6]
 
    Next we create a histogram H with random bin content:
 
    >>> x = np.random.normal(3, 1, 100)
    >>> y = np.random.normal(1, 1, 100)
    >>> H, xedges, yedges = np.histogram2d(y, x, bins=(xedges, yedges))
 
    Or we fill the histogram H with a determined bin content:
 
    >>> H = np.ones((4, 4)).cumsum().reshape(4, 4)
    >>> print H[::-1]  # This shows the bin content in the order as plotted
    [[ 13.  14.  15.  16.]
     [  9.  10.  11.  12.]
     [  5.   6.   7.   8.]
     [  1.   2.   3.   4.]]
 
    Imshow can only do an equidistant representation of bins:
 
    >>> fig = plt.figure(figsize=(7, 3))
    >>> ax = fig.add_subplot(131)
    >>> ax.set_title('imshow:
equidistant')
    >>> im = plt.imshow(H, interpolation='nearest', origin='low',
                        extent=[xedges[0], xedges[-1], yedges[0], yedges[-1]])
 
    pcolormesh can displaying exact bin edges:
 
    >>> ax = fig.add_subplot(132)
    >>> ax.set_title('pcolormesh:
exact bin edges')
    >>> X, Y = np.meshgrid(xedges, yedges)
    >>> ax.pcolormesh(X, Y, H)
    >>> ax.set_aspect('equal')
 
    NonUniformImage displays exact bin edges with interpolation:
 
    >>> ax = fig.add_subplot(133)
    >>> ax.set_title('NonUniformImage:
interpolated')
    >>> im = mpl.image.NonUniformImage(ax, interpolation='bilinear')
    >>> xcenters = xedges[:-1] + 0.5 * (xedges[1:] - xedges[:-1])
    >>> ycenters = yedges[:-1] + 0.5 * (yedges[1:] - yedges[:-1])
    >>> im.set_data(xcenters, ycenters, H)
    >>> ax.images.append(im)
    >>> ax.set_xlim(xedges[0], xedges[-1])
    >>> ax.set_ylim(yedges[0], yedges[-1])
    >>> ax.set_aspect('equal')
    >>> plt.show()
histogramdd(sample, bins=10, range=None, normed=False, weights=None)
Compute the multidimensional histogram of some data.
 
Parameters
----------
sample : array_like
    The data to be histogrammed. It must be an (N,D) array or data
    that can be converted to such. The rows of the resulting array
    are the coordinates of points in a D dimensional polytope.
bins : sequence or int, optional
    The bin specification:
 
    * A sequence of arrays describing the bin edges along each dimension.
    * The number of bins for each dimension (nx, ny, ... =bins)
    * The number of bins for all dimensions (nx=ny=...=bins).
 
range : sequence, optional
    A sequence of lower and upper bin edges to be used if the edges are
    not given explicitely in `bins`. Defaults to the minimum and maximum
    values along each dimension.
normed : bool, optional
    If False, returns the number of samples in each bin. If True, returns
    the bin density, ie, the bin count divided by the bin hypervolume.
weights : array_like (N,), optional
    An array of values `w_i` weighing each sample `(x_i, y_i, z_i, ...)`.
    Weights are normalized to 1 if normed is True. If normed is False, the
    values of the returned histogram are equal to the sum of the weights
    belonging to the samples falling into each bin.
 
Returns
-------
H : ndarray
    The multidimensional histogram of sample x. See normed and weights for
    the different possible semantics.
edges : list
    A list of D arrays describing the bin edges for each dimension.
 
See Also
--------
histogram: 1-D histogram
histogram2d: 2-D histogram
 
Examples
--------
>>> r = np.random.randn(100,3)
>>> H, edges = np.histogramdd(r, bins = (5, 8, 4))
>>> H.shape, edges[0].size, edges[1].size, edges[2].size
((5, 8, 4), 6, 9, 5)
hsplit(ary, indices_or_sections)
Split an array into multiple sub-arrays horizontally (column-wise).
 
Please refer to the `split` documentation.  `hsplit` is equivalent
to `split` with ``axis=1``, the array is always split along the second
axis regardless of the array dimension.
 
See Also
--------
split : Split an array into multiple sub-arrays of equal size.
 
Examples
--------
>>> x = np.arange(16.0).reshape(4, 4)
>>> x
array([[  0.,   1.,   2.,   3.],
       [  4.,   5.,   6.,   7.],
       [  8.,   9.,  10.,  11.],
       [ 12.,  13.,  14.,  15.]])
>>> np.hsplit(x, 2)
[array([[  0.,   1.],
       [  4.,   5.],
       [  8.,   9.],
       [ 12.,  13.]]),
 array([[  2.,   3.],
       [  6.,   7.],
       [ 10.,  11.],
       [ 14.,  15.]])]
>>> np.hsplit(x, np.array([3, 6]))
[array([[  0.,   1.,   2.],
       [  4.,   5.,   6.],
       [  8.,   9.,  10.],
       [ 12.,  13.,  14.]]),
 array([[  3.],
       [  7.],
       [ 11.],
       [ 15.]]),
 array([], dtype=float64)]
 
With a higher dimensional array the split is still along the second axis.
 
>>> x = np.arange(8.0).reshape(2, 2, 2)
>>> x
array([[[ 0.,  1.],
        [ 2.,  3.]],
       [[ 4.,  5.],
        [ 6.,  7.]]])
>>> np.hsplit(x, 2)
[array([[[ 0.,  1.]],
       [[ 4.,  5.]]]),
 array([[[ 2.,  3.]],
       [[ 6.,  7.]]])]
hstack(tup)
Stack arrays in sequence horizontally (column wise).
 
Take a sequence of arrays and stack them horizontally to make
single array. Rebuild arrays divided by `hsplit`.
 
Parameters
----------
tup : sequence of ndarrays
    All arrays must have the same shape along all but the second axis.
 
Returns
-------
stacked : ndarray
    The array formed by stacking the given arrays.
 
See Also
--------
vstack : Stack arrays in sequence vertically (row wise).
dstack : Stack arrays in sequence depth wise (along third axis).
concatenate : Join a sequence of arrays together.
hsplit : Split array along second axis.
 
Notes
-----
Equivalent to ``np.concatenate(tup, axis=1)``
 
Examples
--------
>>> a = np.array((1,2,3))
>>> b = np.array((2,3,4))
>>> np.hstack((a,b))
array([1, 2, 3, 2, 3, 4])
>>> a = np.array([[1],[2],[3]])
>>> b = np.array([[2],[3],[4]])
>>> np.hstack((a,b))
array([[1, 2],
       [2, 3],
       [3, 4]])
i0(x)
Modified Bessel function of the first kind, order 0.
 
Usually denoted :math:`I_0`.  This function does broadcast, but will *not*
"up-cast" int dtype arguments unless accompanied by at least one float or
complex dtype argument (see Raises below).
 
Parameters
----------
x : array_like, dtype float or complex
    Argument of the Bessel function.
 
Returns
-------
out : ndarray, shape = x.shape, dtype = x.dtype
    The modified Bessel function evaluated at each of the elements of `x`.
 
Raises
------
TypeError: array cannot be safely cast to required type
    If argument consists exclusively of int dtypes.
 
See Also
--------
scipy.special.iv, scipy.special.ive
 
Notes
-----
We use the algorithm published by Clenshaw [1]_ and referenced by
Abramowitz and Stegun [2]_, for which the function domain is partitioned
into the two intervals [0,8] and (8,inf), and Chebyshev polynomial
expansions are employed in each interval. Relative error on the domain
[0,30] using IEEE arithmetic is documented [3]_ as having a peak of 5.8e-16
with an rms of 1.4e-16 (n = 30000).
 
References
----------
.. [1] C. W. Clenshaw, "Chebyshev series for mathematical functions", in
       *National Physical Laboratory Mathematical Tables*, vol. 5, London:
       Her Majesty's Stationery Office, 1962.
.. [2] M. Abramowitz and I. A. Stegun, *Handbook of Mathematical
       Functions*, 10th printing, New York: Dover, 1964, pp. 379.
       http://www.math.sfu.ca/~cbm/aands/page_379.htm
.. [3] http://kobesearch.cpan.org/htdocs/Math-Cephes/Math/Cephes.html
 
Examples
--------
>>> np.i0([0.])
array(1.0)
>>> np.i0([0., 1. + 2j])
array([ 1.00000000+0.j        ,  0.18785373+0.64616944j])
identity(n, dtype=None)
Return the identity array.
 
The identity array is a square array with ones on
the main diagonal.
 
Parameters
----------
n : int
    Number of rows (and columns) in `n` x `n` output.
dtype : data-type, optional
    Data-type of the output.  Defaults to ``float``.
 
Returns
-------
out : ndarray
    `n` x `n` array with its main diagonal set to one,
    and all other elements 0.
 
Examples
--------
>>> np.identity(3)
array([[ 1.,  0.,  0.],
       [ 0.,  1.,  0.],
       [ 0.,  0.,  1.]])
imag(val)
Return the imaginary part of the elements of the array.
 
Parameters
----------
val : array_like
    Input array.
 
Returns
-------
out : ndarray
    Output array. If `val` is real, the type of `val` is used for the
    output.  If `val` has complex elements, the returned type is float.
 
See Also
--------
real, angle, real_if_close
 
Examples
--------
>>> a = np.array([1+2j, 3+4j, 5+6j])
>>> a.imag
array([ 2.,  4.,  6.])
>>> a.imag = np.array([8, 10, 12])
>>> a
array([ 1. +8.j,  3.+10.j,  5.+12.j])
in1d(ar1, ar2, assume_unique=False, invert=False)
Test whether each element of a 1-D array is also present in a second array.
 
Returns a boolean array the same length as `ar1` that is True
where an element of `ar1` is in `ar2` and False otherwise.
 
Parameters
----------
ar1 : (M,) array_like
    Input array.
ar2 : array_like
    The values against which to test each value of `ar1`.
assume_unique : bool, optional
    If True, the input arrays are both assumed to be unique, which
    can speed up the calculation.  Default is False.
invert : bool, optional
    If True, the values in the returned array are inverted (that is,
    False where an element of `ar1` is in `ar2` and True otherwise).
    Default is False. ``np.in1d(a, b, invert=True)`` is equivalent
    to (but is faster than) ``np.invert(in1d(a, b))``.
 
    .. versionadded:: 1.8.0
 
Returns
-------
in1d : (M,) ndarray, bool
    The values `ar1[in1d]` are in `ar2`.
 
See Also
--------
numpy.lib.arraysetops : Module with a number of other functions for
                        performing set operations on arrays.
 
Notes
-----
`in1d` can be considered as an element-wise function version of the
python keyword `in`, for 1-D sequences. ``in1d(a, b)`` is roughly
equivalent to ``np.array([item in b for item in a])``.
 
.. versionadded:: 1.4.0
 
Examples
--------
>>> test = np.array([0, 1, 2, 5, 0])
>>> states = [0, 2]
>>> mask = np.in1d(test, states)
>>> mask
array([ True, False,  True, False,  True], dtype=bool)
>>> test[mask]
array([0, 2, 0])
>>> mask = np.in1d(test, states, invert=True)
>>> mask
array([False,  True, False,  True, False], dtype=bool)
>>> test[mask]
array([1, 5])
indices(dimensions, dtype=<type 'int'>)
Return an array representing the indices of a grid.
 
Compute an array where the subarrays contain index values 0,1,...
varying only along the corresponding axis.
 
Parameters
----------
dimensions : sequence of ints
    The shape of the grid.
dtype : dtype, optional
    Data type of the result.
 
Returns
-------
grid : ndarray
    The array of grid indices,
    ``grid.shape = (len(dimensions),) + tuple(dimensions)``.
 
See Also
--------
mgrid, meshgrid
 
Notes
-----
The output shape is obtained by prepending the number of dimensions
in front of the tuple of dimensions, i.e. if `dimensions` is a tuple
``(r0, ..., rN-1)`` of length ``N``, the output shape is
``(N,r0,...,rN-1)``.
 
The subarrays ``grid[k]`` contains the N-D array of indices along the
``k-th`` axis. Explicitly::
 
    grid[k,i0,i1,...,iN-1] = ik
 
Examples
--------
>>> grid = np.indices((2, 3))
>>> grid.shape
(2, 2, 3)
>>> grid[0]        # row indices
array([[0, 0, 0],
       [1, 1, 1]])
>>> grid[1]        # column indices
array([[0, 1, 2],
       [0, 1, 2]])
 
The indices can be used as an index into an array.
 
>>> x = np.arange(20).reshape(5, 4)
>>> row, col = np.indices((2, 3))
>>> x[row, col]
array([[0, 1, 2],
       [4, 5, 6]])
 
Note that it would be more straightforward in the above example to
extract the required elements directly with ``x[:2, :3]``.
info(object=None, maxwidth=76, output=<open file '<stdout>', mode 'w'>, toplevel='numpy')
Get help information for a function, class, or module.
 
Parameters
----------
object : object or str, optional
    Input object or name to get information about. If `object` is a
    numpy object, its docstring is given. If it is a string, available
    modules are searched for matching objects.
    If None, information about `info` itself is returned.
maxwidth : int, optional
    Printing width.
output : file like object, optional
    File like object that the output is written to, default is ``stdout``.
    The object has to be opened in 'w' or 'a' mode.
toplevel : str, optional
    Start search at this level.
 
See Also
--------
source, lookfor
 
Notes
-----
When used interactively with an object, ``np.info(obj)`` is equivalent to
``help(obj)`` on the Python prompt or ``obj?`` on the IPython prompt.
 
Examples
--------
>>> np.info(np.polyval) # doctest: +SKIP
   polyval(p, x)
     Evaluate the polynomial p at x.
     ...
 
When using a string for `object` it is possible to get multiple results.
 
>>> np.info('fft') # doctest: +SKIP
     *** Found in numpy ***
Core FFT routines
...
     *** Found in numpy.fft ***
 fft(a, n=None, axis=-1)
...
     *** Repeat reference found in numpy.fft.fftpack ***
     *** Total of 3 references found. ***
inner(...)
inner(a, b)
 
Inner product of two arrays.
 
Ordinary inner product of vectors for 1-D arrays (without complex
conjugation), in higher dimensions a sum product over the last axes.
 
Parameters
----------
a, b : array_like
    If `a` and `b` are nonscalar, their last dimensions of must match.
 
Returns
-------
out : ndarray
    `out.shape = a.shape[:-1] + b.shape[:-1]`
 
Raises
------
ValueError
    If the last dimension of `a` and `b` has different size.
 
See Also
--------
tensordot : Sum products over arbitrary axes.
dot : Generalised matrix product, using second last dimension of `b`.
einsum : Einstein summation convention.
 
Notes
-----
For vectors (1-D arrays) it computes the ordinary inner-product::
 
    np.inner(a, b) = sum(a[:]*b[:])
 
More generally, if `ndim(a) = r > 0` and `ndim(b) = s > 0`::
 
    np.inner(a, b) = np.tensordot(a, b, axes=(-1,-1))
 
or explicitly::
 
    np.inner(a, b)[i0,...,ir-1,j0,...,js-1]
         = sum(a[i0,...,ir-1,:]*b[j0,...,js-1,:])
 
In addition `a` or `b` may be scalars, in which case::
 
   np.inner(a,b) = a*b
 
Examples
--------
Ordinary inner product for vectors:
 
>>> a = np.array([1,2,3])
>>> b = np.array([0,1,0])
>>> np.inner(a, b)
2
 
A multidimensional example:
 
>>> a = np.arange(24).reshape((2,3,4))
>>> b = np.arange(4)
>>> np.inner(a, b)
array([[ 14,  38,  62],
       [ 86, 110, 134]])
 
An example where `b` is a scalar:
 
>>> np.inner(np.eye(2), 7)
array([[ 7.,  0.],
       [ 0.,  7.]])
insert(arr, obj, values, axis=None)
Insert values along the given axis before the given indices.
 
Parameters
----------
arr : array_like
    Input array.
obj : int, slice or sequence of ints
    Object that defines the index or indices before which `values` is
    inserted.
 
    .. versionadded:: 1.8.0
 
    Support for multiple insertions when `obj` is a single scalar or a
    sequence with one element (similar to calling insert multiple times).
values : array_like
    Values to insert into `arr`. If the type of `values` is different
    from that of `arr`, `values` is converted to the type of `arr`.
    `values` should be shaped so that ``arr[...,obj,...] = values``
    is legal.
axis : int, optional
    Axis along which to insert `values`.  If `axis` is None then `arr`
    is flattened first.
 
Returns
-------
out : ndarray
    A copy of `arr` with `values` inserted.  Note that `insert`
    does not occur in-place: a new array is returned. If
    `axis` is None, `out` is a flattened array.
 
See Also
--------
append : Append elements at the end of an array.
concatenate : Join a sequence of arrays together.
delete : Delete elements from an array.
 
Notes
-----
Note that for higher dimensional inserts `obj=0` behaves very different
from `obj=[0]` just like `arr[:,0,:] = values` is different from
`arr[:,[0],:] = values`.
 
Examples
--------
>>> a = np.array([[1, 1], [2, 2], [3, 3]])
>>> a
array([[1, 1],
       [2, 2],
       [3, 3]])
>>> np.insert(a, 1, 5)
array([1, 5, 1, 2, 2, 3, 3])
>>> np.insert(a, 1, 5, axis=1)
array([[1, 5, 1],
       [2, 5, 2],
       [3, 5, 3]])
 
Difference between sequence and scalars:
>>> np.insert(a, [1], [[1],[2],[3]], axis=1)
array([[1, 1, 1],
       [2, 2, 2],
       [3, 3, 3]])
>>> np.array_equal(np.insert(a, 1, [1, 2, 3], axis=1),
...                np.insert(a, [1], [[1],[2],[3]], axis=1))
True
 
>>> b = a.flatten()
>>> b
array([1, 1, 2, 2, 3, 3])
>>> np.insert(b, [2, 2], [5, 6])
array([1, 1, 5, 6, 2, 2, 3, 3])
 
>>> np.insert(b, slice(2, 4), [5, 6])
array([1, 1, 5, 2, 6, 2, 3, 3])
 
>>> np.insert(b, [2, 2], [7.13, False]) # type casting
array([1, 1, 7, 0, 2, 2, 3, 3])
 
>>> x = np.arange(8).reshape(2, 4)
>>> idx = (1, 3)
>>> np.insert(x, idx, 999, axis=1)
array([[  0, 999,   1,   2, 999,   3],
       [  4, 999,   5,   6, 999,   7]])
int_asbuffer(...)
interp(x, xp, fp, left=None, right=None)
One-dimensional linear interpolation.
 
Returns the one-dimensional piecewise linear interpolant to a function
with given values at discrete data-points.
 
Parameters
----------
x : array_like
    The x-coordinates of the interpolated values.
 
xp : 1-D sequence of floats
    The x-coordinates of the data points, must be increasing.
 
fp : 1-D sequence of floats
    The y-coordinates of the data points, same length as `xp`.
 
left : float, optional
    Value to return for `x < xp[0]`, default is `fp[0]`.
 
right : float, optional
    Value to return for `x > xp[-1]`, defaults is `fp[-1]`.
 
Returns
-------
y : {floatndarray}
    The interpolated values, same shape as `x`.
 
Raises
------
ValueError
    If `xp` and `fp` have different length
 
Notes
-----
Does not check that the x-coordinate sequence `xp` is increasing.
If `xp` is not increasing, the results are nonsense.
A simple check for increasingness is::
 
    np.all(np.diff(xp) > 0)
 
 
Examples
--------
>>> xp = [1, 2, 3]
>>> fp = [3, 2, 0]
>>> np.interp(2.5, xp, fp)
1.0
>>> np.interp([0, 1, 1.5, 2.72, 3.14], xp, fp)
array([ 3. ,  3. ,  2.5 ,  0.56,  0. ])
>>> UNDEF = -99.0
>>> np.interp(3.14, xp, fp, right=UNDEF)
-99.0
 
Plot an interpolant to the sine function:
 
>>> x = np.linspace(0, 2*np.pi, 10)
>>> y = np.sin(x)
>>> xvals = np.linspace(0, 2*np.pi, 50)
>>> yinterp = np.interp(xvals, x, y)
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> plt.plot(x, y, 'o')
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x...>]
>>> plt.plot(xvals, yinterp, '-x')
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x...>]
>>> plt.show()
intersect1d(ar1, ar2, assume_unique=False)
Find the intersection of two arrays.
 
Return the sorted, unique values that are in both of the input arrays.
 
Parameters
----------
ar1, ar2 : array_like
    Input arrays.
assume_unique : bool
    If True, the input arrays are both assumed to be unique, which
    can speed up the calculation.  Default is False.
 
Returns
-------
intersect1d : ndarray
    Sorted 1D array of common and unique elements.
 
See Also
--------
numpy.lib.arraysetops : Module with a number of other functions for
                        performing set operations on arrays.
 
Examples
--------
>>> np.intersect1d([1, 3, 4, 3], [3, 1, 2, 1])
array([1, 3])
ipmt(rate, per, nper, pv, fv=0.0, when='end')
Compute the interest portion of a payment.
 
Parameters
----------
rate : scalar or array_like of shape(M, )
    Rate of interest as decimal (not per cent) per period
per : scalar or array_like of shape(M, )
    Interest paid against the loan changes during the life or the loan.
    The `per` is the payment period to calculate the interest amount.
nper : scalar or array_like of shape(M, )
    Number of compounding periods
pv : scalar or array_like of shape(M, )
    Present value
fv : scalar or array_like of shape(M, ), optional
    Future value
when : {{'begin', 1}, {'end', 0}}, {string, int}, optional
    When payments are due ('begin' (1) or 'end' (0)).
    Defaults to {'end', 0}.
 
Returns
-------
out : ndarray
    Interest portion of payment.  If all input is scalar, returns a scalar
    float.  If any input is array_like, returns interest payment for each
    input element. If multiple inputs are array_like, they all must have
    the same shape.
 
See Also
--------
ppmt, pmt, pv
 
Notes
-----
The total payment is made up of payment against principal plus interest.
 
``pmt = ppmt + ipmt``
 
Examples
--------
What is the amortization schedule for a 1 year loan of $2500 at
8.24% interest per year compounded monthly?
 
>>> principal = 2500.00
 
The 'per' variable represents the periods of the loan.  Remember that
financial equations start the period count at 1!
 
>>> per = np.arange(1*12) + 1
>>> ipmt = np.ipmt(0.0824/12, per, 1*12, principal)
>>> ppmt = np.ppmt(0.0824/12, per, 1*12, principal)
 
Each element of the sum of the 'ipmt' and 'ppmt' arrays should equal
'pmt'.
 
>>> pmt = np.pmt(0.0824/12, 1*12, principal)
>>> np.allclose(ipmt + ppmt, pmt)
True
 
>>> fmt = '{0:2d} {1:8.2f} {2:8.2f} {3:8.2f}'
>>> for payment in per:
...     index = payment - 1
...     principal = principal + ppmt[index]
...     print fmt.format(payment, ppmt[index], ipmt[index], principal)
 1  -200.58   -17.17  2299.42
 2  -201.96   -15.79  2097.46
 3  -203.35   -14.40  1894.11
 4  -204.74   -13.01  1689.37
 5  -206.15   -11.60  1483.22
 6  -207.56   -10.18  1275.66
 7  -208.99    -8.76  1066.67
 8  -210.42    -7.32   856.25
 9  -211.87    -5.88   644.38
10  -213.32    -4.42   431.05
11  -214.79    -2.96   216.26
12  -216.26    -1.49    -0.00
 
>>> interestpd = np.sum(ipmt)
>>> np.round(interestpd, 2)
-112.98
irr(values)
Return the Internal Rate of Return (IRR).
 
This is the "average" periodically compounded rate of return
that gives a net present value of 0.0; for a more complete explanation,
see Notes below.
 
Parameters
----------
values : array_like, shape(N,)
    Input cash flows per time period.  By convention, net "deposits"
    are negative and net "withdrawals" are positive.  Thus, for example,
    at least the first element of `values`, which represents the initial
    investment, will typically be negative.
 
Returns
-------
out : float
    Internal Rate of Return for periodic input values.
 
Notes
-----
The IRR is perhaps best understood through an example (illustrated
using np.irr in the Examples section below).  Suppose one invests
100 units and then makes the following withdrawals at regular
(fixed) intervals: 39, 59, 55, 20.  Assuming the ending value is 0,
one's 100 unit investment yields 173 units; however, due to the
combination of compounding and the periodic withdrawals, the
"average" rate of return is neither simply 0.73/4 nor (1.73)^0.25-1.
Rather, it is the solution (for :math:`r`) of the equation:
 
.. math:: -100 + \frac{39}{1+r} + \frac{59}{(1+r)^2}
 + \frac{55}{(1+r)^3} + \frac{20}{(1+r)^4} = 0
 
In general, for `values` :math:`= [v_0, v_1, ... v_M]`,
irr is the solution of the equation: [G]_
 
.. math:: \sum_{t=0}^M{\frac{v_t}{(1+irr)^{t}}} = 0
 
References
----------
.. [G] L. J. Gitman, "Principles of Managerial Finance, Brief," 3rd ed.,
   Addison-Wesley, 2003, pg. 348.
 
Examples
--------
>>> print round(np.irr([-100, 39, 59, 55, 20]), 5)
0.28095
 
(Compare with the Example given for numpy.lib.financial.npv)
is_busday(...)
is_busday(dates, weekmask='1111100', holidays=None, busdaycal=None, out=None)
 
Calculates which of the given dates are valid days, and which are not.
 
.. versionadded:: 1.7.0
 
Parameters
----------
dates : array_like of datetime64[D]
    The array of dates to process.
weekmask : str or array_like of bool, optional
    A seven-element array indicating which of Monday through Sunday are
    valid days. May be specified as a length-seven list or array, like
    [1,1,1,1,1,0,0]; a length-seven string, like '1111100'; or a string
    like "Mon Tue Wed Thu Fri", made up of 3-character abbreviations for
    weekdays, optionally separated by white space. Valid abbreviations
    are: Mon Tue Wed Thu Fri Sat Sun
holidays : array_like of datetime64[D], optional
    An array of dates to consider as invalid dates.  They may be
    specified in any order, and NaT (not-a-time) dates are ignored.
    This list is saved in a normalized form that is suited for
    fast calculations of valid days.
busdaycal : busdaycalendar, optional
    A `busdaycalendarobject which specifies the valid days. If this
    parameter is provided, neither weekmask nor holidays may be
    provided.
out : array of bool, optional
    If provided, this array is filled with the result.
 
Returns
-------
out : array of bool
    An array with the same shape as ``dates``, containing True for
    each valid day, and False for each invalid day.
 
See Also
--------
busdaycalendar: An object that specifies a custom set of valid days.
busday_offset : Applies an offset counted in valid days.
busday_count : Counts how many valid days are in a half-open date range.
 
Examples
--------
>>> # The weekdays are Friday, Saturday, and Monday
... np.is_busday(['2011-07-01', '2011-07-02', '2011-07-18'],
...                 holidays=['2011-07-01', '2011-07-04', '2011-07-17'])
array([False, False,  True], dtype='bool')
isclose(a, b, rtol=1e-05, atol=1e-08, equal_nan=False)
Returns a boolean array where two arrays are element-wise equal within a
tolerance.
 
The tolerance values are positive, typically very small numbers.  The
relative difference (`rtol` * abs(`b`)) and the absolute difference
`atol` are added together to compare against the absolute difference
between `a` and `b`.
 
Parameters
----------
a, b : array_like
    Input arrays to compare.
rtol : float
    The relative tolerance parameter (see Notes).
atol : float
    The absolute tolerance parameter (see Notes).
equal_nan : bool
    Whether to compare NaN's as equal.  If True, NaN's in `a` will be
    considered equal to NaN's in `b` in the output array.
 
Returns
-------
y : array_like
    Returns a boolean array of where `a` and `b` are equal within the
    given tolerance. If both `a` and `b` are scalars, returns a single
    boolean value.
 
See Also
--------
allclose
 
Notes
-----
.. versionadded:: 1.7.0
 
For finite values, isclose uses the following equation to test whether
two floating point values are equivalent.
 
 absolute(`a` - `b`) <= (`atol` + `rtol` * absolute(`b`))
 
The above equation is not symmetric in `a` and `b`, so that
`isclose(a, b)` might be different from `isclose(b, a)` in
some rare cases.
 
Examples
--------
>>> np.isclose([1e10,1e-7], [1.00001e10,1e-8])
array([True, False])
>>> np.isclose([1e10,1e-8], [1.00001e10,1e-9])
array([True, True])
>>> np.isclose([1e10,1e-8], [1.0001e10,1e-9])
array([False, True])
>>> np.isclose([1.0, np.nan], [1.0, np.nan])
array([True, False])
>>> np.isclose([1.0, np.nan], [1.0, np.nan], equal_nan=True)
array([True, True])
iscomplex(x)
Returns a bool array, where True if input element is complex.
 
What is tested is whether the input has a non-zero imaginary part, not if
the input type is complex.
 
Parameters
----------
x : array_like
    Input array.
 
Returns
-------
out : ndarray of bools
    Output array.
 
See Also
--------
isreal
iscomplexobj : Return True if x is a complex type or an array of complex
               numbers.
 
Examples
--------
>>> np.iscomplex([1+1j, 1+0j, 4.5, 3, 2, 2j])
array([ True, False, False, False, False,  True], dtype=bool)
iscomplexobj(x)
Check for a complex type or an array of complex numbers.
 
The type of the input is checked, not the value. Even if the input
has an imaginary part equal to zero, `iscomplexobj` evaluates to True.
 
Parameters
----------
x : any
    The input can be of any type and shape.
 
Returns
-------
iscomplexobj : bool
    The return value, True if `x` is of a complex type or has at least
    one complex element.
 
See Also
--------
isrealobj, iscomplex
 
Examples
--------
>>> np.iscomplexobj(1)
False
>>> np.iscomplexobj(1+0j)
True
>>> np.iscomplexobj([3, 1+0j, True])
True
isfortran(a)
Returns True if array is arranged in Fortran-order in memory
and not C-order.
 
Parameters
----------
a : ndarray
    Input array.
 
 
Examples
--------
 
np.array allows to specify whether the array is written in C-contiguous
order (last index varies the fastest), or FORTRAN-contiguous order in
memory (first index varies the fastest).
 
>>> a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], order='C')
>>> a
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]])
>>> np.isfortran(a)
False
 
>>> b = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], order='FORTRAN')
>>> b
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]])
>>> np.isfortran(b)
True
 
 
The transpose of a C-ordered array is a FORTRAN-ordered array.
 
>>> a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], order='C')
>>> a
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]])
>>> np.isfortran(a)
False
>>> b = a.T
>>> b
array([[1, 4],
       [2, 5],
       [3, 6]])
>>> np.isfortran(b)
True
 
C-ordered arrays evaluate as False even if they are also FORTRAN-ordered.
 
>>> np.isfortran(np.array([1, 2], order='FORTRAN'))
False
isneginf(x, y=None)
Test element-wise for negative infinity, return result as bool array.
 
Parameters
----------
x : array_like
    The input array.
y : array_like, optional
    A boolean array with the same shape and type as `x` to store the
    result.
 
Returns
-------
y : ndarray
    A boolean array with the same dimensions as the input.
    If second argument is not supplied then a numpy boolean array is
    returned with values True where the corresponding element of the
    input is negative infinity and values False where the element of
    the input is not negative infinity.
 
    If a second argument is supplied the result is stored there. If the
    type of that array is a numeric type the result is represented as
    zeros and ones, if the type is boolean then as False and True. The
    return value `y` is then a reference to that array.
 
See Also
--------
isinf, isposinf, isnan, isfinite
 
Notes
-----
Numpy uses the IEEE Standard for Binary Floating-Point for Arithmetic
(IEEE 754).
 
Errors result if the second argument is also supplied when x is a scalar
input, or if first and second arguments have different shapes.
 
Examples
--------
>>> np.isneginf(np.NINF)
array(True, dtype=bool)
>>> np.isneginf(np.inf)
array(False, dtype=bool)
>>> np.isneginf(np.PINF)
array(False, dtype=bool)
>>> np.isneginf([-np.inf, 0., np.inf])
array([ True, False, False], dtype=bool)
 
>>> x = np.array([-np.inf, 0., np.inf])
>>> y = np.array([2, 2, 2])
>>> np.isneginf(x, y)
array([1, 0, 0])
>>> y
array([1, 0, 0])
isposinf(x, y=None)
Test element-wise for positive infinity, return result as bool array.
 
Parameters
----------
x : array_like
    The input array.
y : array_like, optional
    A boolean array with the same shape as `x` to store the result.
 
Returns
-------
y : ndarray
    A boolean array with the same dimensions as the input.
    If second argument is not supplied then a boolean array is returned
    with values True where the corresponding element of the input is
    positive infinity and values False where the element of the input is
    not positive infinity.
 
    If a second argument is supplied the result is stored there. If the
    type of that array is a numeric type the result is represented as zeros
    and ones, if the type is boolean then as False and True.
    The return value `y` is then a reference to that array.
 
See Also
--------
isinf, isneginf, isfinite, isnan
 
Notes
-----
Numpy uses the IEEE Standard for Binary Floating-Point for Arithmetic
(IEEE 754).
 
Errors result if the second argument is also supplied when `x` is a
scalar input, or if first and second arguments have different shapes.
 
Examples
--------
>>> np.isposinf(np.PINF)
array(True, dtype=bool)
>>> np.isposinf(np.inf)
array(True, dtype=bool)
>>> np.isposinf(np.NINF)
array(False, dtype=bool)
>>> np.isposinf([-np.inf, 0., np.inf])
array([False, False,  True], dtype=bool)
 
>>> x = np.array([-np.inf, 0., np.inf])
>>> y = np.array([2, 2, 2])
>>> np.isposinf(x, y)
array([0, 0, 1])
>>> y
array([0, 0, 1])
isreal(x)
Returns a bool array, where True if input element is real.
 
If element has complex type with zero complex part, the return value
for that element is True.
 
Parameters
----------
x : array_like
    Input array.
 
Returns
-------
out : ndarray, bool
    Boolean array of same shape as `x`.
 
See Also
--------
iscomplex
isrealobj : Return True if x is not a complex type.
 
Examples
--------
>>> np.isreal([1+1j, 1+0j, 4.5, 3, 2, 2j])
array([False,  True,  True,  True,  True, False], dtype=bool)
isrealobj(x)
Return True if x is a not complex type or an array of complex numbers.
 
The type of the input is checked, not the value. So even if the input
has an imaginary part equal to zero, `isrealobj` evaluates to False
if the data type is complex.
 
Parameters
----------
x : any
    The input can be of any type and shape.
 
Returns
-------
y : bool
    The return value, False if `x` is of a complex type.
 
See Also
--------
iscomplexobj, isreal
 
Examples
--------
>>> np.isrealobj(1)
True
>>> np.isrealobj(1+0j)
False
>>> np.isrealobj([3, 1+0j, True])
False
isscalar(num)
Returns True if the type of `num` is a scalar type.
 
Parameters
----------
num : any
    Input argument, can be of any type and shape.
 
Returns
-------
val : bool
    True if `num` is a scalar type, False if it is not.
 
Examples
--------
>>> np.isscalar(3.1)
True
>>> np.isscalar([3.1])
False
>>> np.isscalar(False)
True
issctype(rep)
Determines whether the given object represents a scalar data-type.
 
Parameters
----------
rep : any
    If `rep` is an instance of a scalar dtype, True is returned. If not,
    False is returned.
 
Returns
-------
out : bool
    Boolean result of check whether `rep` is a scalar dtype.
 
See Also
--------
issubsctype, issubdtype, obj2sctype, sctype2char
 
Examples
--------
>>> np.issctype(np.int32)
True
>>> np.issctype(list)
False
>>> np.issctype(1.1)
False
 
Strings are also a scalar type:
 
>>> np.issctype(np.dtype('str'))
True
issubclass_(arg1, arg2)
Determine if a class is a subclass of a second class.
 
`issubclass_` is equivalent to the Python built-in ``issubclass``,
except that it returns False instead of raising a TypeError is one
of the arguments is not a class.
 
Parameters
----------
arg1 : class
    Input class. True is returned if `arg1` is a subclass of `arg2`.
arg2 : class or tuple of classes.
    Input class. If a tuple of classes, True is returned if `arg1` is a
    subclass of any of the tuple elements.
 
Returns
-------
out : bool
    Whether `arg1` is a subclass of `arg2` or not.
 
See Also
--------
issubsctype, issubdtype, issctype
 
Examples
--------
>>> np.issubclass_(np.int32, np.int)
True
>>> np.issubclass_(np.int32, np.float)
False
issubdtype(arg1, arg2)
Returns True if first argument is a typecode lower/equal in type hierarchy.
 
Parameters
----------
arg1, arg2 : dtype_like
    dtype or string representing a typecode.
 
Returns
-------
out : bool
 
See Also
--------
issubsctype, issubclass_
numpy.core.numerictypes : Overview of numpy type hierarchy.
 
Examples
--------
>>> np.issubdtype('S1', str)
True
>>> np.issubdtype(np.float64, np.float32)
False
issubsctype(arg1, arg2)
Determine if the first argument is a subclass of the second argument.
 
Parameters
----------
arg1, arg2 : dtype or dtype specifier
    Data-types.
 
Returns
-------
out : bool
    The result.
 
See Also
--------
issctype, issubdtype,obj2sctype
 
Examples
--------
>>> np.issubsctype('S8', str)
True
>>> np.issubsctype(np.array([1]), np.int)
True
>>> np.issubsctype(np.array([1]), np.float)
False
iterable(y)
Check whether or not an object can be iterated over.
 
Parameters
----------
y : object
  Input object.
 
Returns
-------
b : {0, 1}
  Return 1 if the object has an iterator method or is a sequence,
  and 0 otherwise.
 
 
Examples
--------
>>> np.iterable([1, 2, 3])
1
>>> np.iterable(2)
0
ix_(*args)
Construct an open mesh from multiple sequences.
 
This function takes N 1-D sequences and returns N outputs with N
dimensions each, such that the shape is 1 in all but one dimension
and the dimension with the non-unit shape value cycles through all
N dimensions.
 
Using `ix_` one can quickly construct index arrays that will index
the cross product. ``a[np.ix_([1,3],[2,5])]`` returns the array
``[[a[1,2] a[1,5]], [a[3,2] a[3,5]]]``.
 
Parameters
----------
args : 1-D sequences
 
Returns
-------
out : tuple of ndarrays
    N arrays with N dimensions each, with N the number of input
    sequences. Together these arrays form an open mesh.
 
See Also
--------
ogrid, mgrid, meshgrid
 
Examples
--------
>>> a = np.arange(10).reshape(2, 5)
>>> a
array([[0, 1, 2, 3, 4],
       [5, 6, 7, 8, 9]])
>>> ixgrid = np.ix_([0,1], [2,4])
>>> ixgrid
(array([[0],
       [1]]), array([[2, 4]]))
>>> ixgrid[0].shape, ixgrid[1].shape
((2, 1), (1, 2))
>>> a[ixgrid]
array([[2, 4],
       [7, 9]])
kaiser(M, beta)
Return the Kaiser window.
 
The Kaiser window is a taper formed by using a Bessel function.
 
Parameters
----------
M : int
    Number of points in the output window. If zero or less, an
    empty array is returned.
beta : float
    Shape parameter for window.
 
Returns
-------
out : array
    The window, with the maximum value normalized to one (the value
    one appears only if the number of samples is odd).
 
See Also
--------
bartlett, blackman, hamming, hanning
 
Notes
-----
The Kaiser window is defined as
 
.. math::  w(n) = I_0\left( \beta \sqrt{1-\frac{4n^2}{(M-1)^2}}
           \right)/I_0(\beta)
 
with
 
.. math:: \quad -\frac{M-1}{2} \leq n \leq \frac{M-1}{2},
 
where :math:`I_0` is the modified zeroth-order Bessel function.
 
The Kaiser was named for Jim Kaiser, who discovered a simple approximation
to the DPSS window based on Bessel functions.
The Kaiser window is a very good approximation to the Digital Prolate
Spheroidal Sequence, or Slepian window, which is the transform which
maximizes the energy in the main lobe of the window relative to total
energy.
 
The Kaiser can approximate many other windows by varying the beta
parameter.
 
====  =======================
beta  Window shape
====  =======================
0     Rectangular
5     Similar to a Hamming
6     Similar to a Hanning
8.6   Similar to a Blackman
====  =======================
 
A beta value of 14 is probably a good starting point. Note that as beta
gets large, the window narrows, and so the number of samples needs to be
large enough to sample the increasingly narrow spike, otherwise NaNs will
get returned.
 
Most references to the Kaiser window come from the signal processing
literature, where it is used as one of many windowing functions for
smoothing values.  It is also known as an apodization (which means
"removing the foot", i.e. smoothing discontinuities at the beginning
and end of the sampled signal) or tapering function.
 
References
----------
.. [1] J. F. Kaiser, "Digital Filters" - Ch 7 in "Systems analysis by
       digital computer", Editors: F.F. Kuo and J.F. Kaiser, p 218-285.
       John Wiley and Sons, New York, (1966).
.. [2] E.R. Kanasewich, "Time Sequence Analysis in Geophysics", The
       University of Alberta Press, 1975, pp. 177-178.
.. [3] Wikipedia, "Window function",
       http://en.wikipedia.org/wiki/Window_function
 
Examples
--------
>>> np.kaiser(12, 14)
array([  7.72686684e-06,   3.46009194e-03,   4.65200189e-02,
         2.29737120e-01,   5.99885316e-01,   9.45674898e-01,
         9.45674898e-01,   5.99885316e-01,   2.29737120e-01,
         4.65200189e-02,   3.46009194e-03,   7.72686684e-06])
 
 
Plot the window and the frequency response:
 
>>> from numpy.fft import fft, fftshift
>>> window = np.kaiser(51, 14)
>>> plt.plot(window)
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x...>]
>>> plt.title("Kaiser window")
<matplotlib.text.Text object at 0x...>
>>> plt.ylabel("Amplitude")
<matplotlib.text.Text object at 0x...>
>>> plt.xlabel("Sample")
<matplotlib.text.Text object at 0x...>
>>> plt.show()
 
>>> plt.figure()
<matplotlib.figure.Figure object at 0x...>
>>> A = fft(window, 2048) / 25.5
>>> mag = np.abs(fftshift(A))
>>> freq = np.linspace(-0.5, 0.5, len(A))
>>> response = 20 * np.log10(mag)
>>> response = np.clip(response, -100, 100)
>>> plt.plot(freq, response)
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x...>]
>>> plt.title("Frequency response of Kaiser window")
<matplotlib.text.Text object at 0x...>
>>> plt.ylabel("Magnitude [dB]")
<matplotlib.text.Text object at 0x...>
>>> plt.xlabel("Normalized frequency [cycles per sample]")
<matplotlib.text.Text object at 0x...>
>>> plt.axis('tight')
(-0.5, 0.5, -100.0, ...)
>>> plt.show()
kron(a, b)
Kronecker product of two arrays.
 
Computes the Kronecker product, a composite array made of blocks of the
second array scaled by the first.
 
Parameters
----------
a, b : array_like
 
Returns
-------
out : ndarray
 
See Also
--------
outer : The outer product
 
Notes
-----
The function assumes that the number of dimenensions of `a` and `b`
are the same, if necessary prepending the smallest with ones.
If `a.shape = (r0,r1,..,rN)` and `b.shape = (s0,s1,...,sN)`,
the Kronecker product has shape `(r0*s0, r1*s1, ..., rN*SN)`.
The elements are products of elements from `a` and `b`, organized
explicitly by::
 
    kron(a,b)[k0,k1,...,kN] = a[i0,i1,...,iN] * b[j0,j1,...,jN]
 
where::
 
    kt = it * st + jt,  t = 0,...,N
 
In the common 2-D case (N=1), the block structure can be visualized::
 
    [[ a[0,0]*b,   a[0,1]*b,  ... , a[0,-1]*b  ],
     [  ...                              ...   ],
     [ a[-1,0]*b,  a[-1,1]*b, ... , a[-1,-1]*b ]]
 
 
Examples
--------
>>> np.kron([1,10,100], [5,6,7])
array([  5,   6,   7,  50,  60,  70, 500, 600, 700])
>>> np.kron([5,6,7], [1,10,100])
array([  5,  50, 500,   6,  60, 600,   7,  70, 700])
 
>>> np.kron(np.eye(2), np.ones((2,2)))
array([[ 1.,  1.,  0.,  0.],
       [ 1.,  1.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  1.,  1.],
       [ 0.,  0.,  1.,  1.]])
 
>>> a = np.arange(100).reshape((2,5,2,5))
>>> b = np.arange(24).reshape((2,3,4))
>>> c = np.kron(a,b)
>>> c.shape
(2, 10, 6, 20)
>>> I = (1,3,0,2)
>>> J = (0,2,1)
>>> J1 = (0,) + J             # extend to ndim=4
>>> S1 = (1,) + b.shape
>>> K = tuple(np.array(I) * np.array(S1) + np.array(J1))
>>> c[K] == a[I]*b[J]
True
lexsort(...)
lexsort(keys, axis=-1)
 
Perform an indirect sort using a sequence of keys.
 
Given multiple sorting keys, which can be interpreted as columns in a
spreadsheet, lexsort returns an array of integer indices that describes
the sort order by multiple columns. The last key in the sequence is used
for the primary sort order, the second-to-last key for the secondary sort
order, and so on. The keys argument must be a sequence of objects that
can be converted to arrays of the same shape. If a 2D array is provided
for the keys argument, it's rows are interpreted as the sorting keys and
sorting is according to the last row, second last row etc.
 
Parameters
----------
keys : (k, N) array or tuple containing k (N,)-shaped sequences
    The `k` different "columns" to be sorted.  The last column (or row if
    `keys` is a 2D array) is the primary sort key.
axis : int, optional
    Axis to be indirectly sorted.  By default, sort over the last axis.
 
Returns
-------
indices : (N,) ndarray of ints
    Array of indices that sort the keys along the specified axis.
 
See Also
--------
argsort : Indirect sort.
ndarray.sort : In-place sort.
sort : Return a sorted copy of an array.
 
Examples
--------
Sort names: first by surname, then by name.
 
>>> surnames =    ('Hertz',    'Galilei', 'Hertz')
>>> first_names = ('Heinrich', 'Galileo', 'Gustav')
>>> ind = np.lexsort((first_names, surnames))
>>> ind
array([1, 2, 0])
 
>>> [surnames[i] + ", " + first_names[i] for i in ind]
['Galilei, Galileo', 'Hertz, Gustav', 'Hertz, Heinrich']
 
Sort two columns of numbers:
 
>>> a = [1,5,1,4,3,4,4] # First column
>>> b = [9,4,0,4,0,2,1] # Second column
>>> ind = np.lexsort((b,a)) # Sort by a, then by b
>>> print ind
[2 0 4 6 5 3 1]
 
>>> [(a[i],b[i]) for i in ind]
[(1, 0), (1, 9), (3, 0), (4, 1), (4, 2), (4, 4), (5, 4)]
 
Note that sorting is first according to the elements of ``a``.
Secondary sorting is according to the elements of ``b``.
 
A normal ``argsort`` would have yielded:
 
>>> [(a[i],b[i]) for i in np.argsort(a)]
[(1, 9), (1, 0), (3, 0), (4, 4), (4, 2), (4, 1), (5, 4)]
 
Structured arrays are sorted lexically by ``argsort``:
 
>>> x = np.array([(1,9), (5,4), (1,0), (4,4), (3,0), (4,2), (4,1)],
...              dtype=np.dtype([('x', int), ('y', int)]))
 
>>> np.argsort(x) # or np.argsort(x, order=('x', 'y'))
array([2, 0, 4, 6, 5, 3, 1])
linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False)
Return evenly spaced numbers over a specified interval.
 
Returns `num` evenly spaced samples, calculated over the
interval [`start`, `stop` ].
 
The endpoint of the interval can optionally be excluded.
 
Parameters
----------
start : scalar
    The starting value of the sequence.
stop : scalar
    The end value of the sequence, unless `endpoint` is set to False.
    In that case, the sequence consists of all but the last of ``num + 1``
    evenly spaced samples, so that `stop` is excluded.  Note that the step
    size changes when `endpoint` is False.
num : int, optional
    Number of samples to generate. Default is 50.
endpoint : bool, optional
    If True, `stop` is the last sample. Otherwise, it is not included.
    Default is True.
retstep : bool, optional
    If True, return (`samples`, `step`), where `step` is the spacing
    between samples.
 
Returns
-------
samples : ndarray
    There are `num` equally spaced samples in the closed interval
    ``[start, stop]`` or the half-open interval ``[start, stop)``
    (depending on whether `endpoint` is True or False).
step : float (only if `retstep` is True)
    Size of spacing between samples.
 
 
See Also
--------
arange : Similar to `linspace`, but uses a step size (instead of the
         number of samples).
logspace : Samples uniformly distributed in log space.
 
Examples
--------
>>> np.linspace(2.0, 3.0, num=5)
    array([ 2.  ,  2.25,  2.5 ,  2.75,  3.  ])
>>> np.linspace(2.0, 3.0, num=5, endpoint=False)
    array([ 2. ,  2.2,  2.4,  2.6,  2.8])
>>> np.linspace(2.0, 3.0, num=5, retstep=True)
    (array([ 2.  ,  2.25,  2.5 ,  2.75,  3.  ]), 0.25)
 
Graphical illustration:
 
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> N = 8
>>> y = np.zeros(N)
>>> x1 = np.linspace(0, 10, N, endpoint=True)
>>> x2 = np.linspace(0, 10, N, endpoint=False)
>>> plt.plot(x1, y, 'o')
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x...>]
>>> plt.plot(x2, y + 0.5, 'o')
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x...>]
>>> plt.ylim([-0.5, 1])
(-0.5, 1)
>>> plt.show()
load(file, mmap_mode=None)
Load an array(s) or pickled objects from .npy, .npz, or pickled files.
 
Parameters
----------
file : file-like object or string
    The file to read.  It must support ``seek()`` and ``read()`` methods.
    If the filename extension is ``.gz``, the file is first decompressed.
mmap_mode : {None, 'r+', 'r', 'w+', 'c'}, optional
    If not None, then memory-map the file, using the given mode
    (see `numpy.memmap` for a detailed description of the modes).
    A memory-mapped array is kept on disk. However, it can be accessed
    and sliced like any ndarray.  Memory mapping is especially useful for
    accessing small fragments of large files without reading the entire
    file into memory.
 
Returns
-------
result : array, tuple, dict, etc.
    Data stored in the file. For '.npz' files, the returned instance of
    NpzFile class must be closed to avoid leaking file descriptors.
 
Raises
------
IOError
    If the input file does not exist or cannot be read.
 
See Also
--------
save, savez, loadtxt
memmap : Create a memory-map to an array stored in a file on disk.
 
Notes
-----
- If the file contains pickle data, then whatever object is stored
  in the pickle is returned.
- If the file is a ``.npy`` file, then a single array is returned.
- If the file is a ``.npz`` file, then a dictionary-like object is
  returned, containing ``{filename: array}`` key-value pairs, one for
  each file in the archive.
- If the file is a ``.npz`` file, the returned value supports the context
  manager protocol in a similar fashion to the open function::
 
    with load('foo.npz') as data:
        a = data['a']
 
  The underlyling file descriptor is closed when exiting the 'with' block.
 
Examples
--------
Store data to disk, and load it again:
 
>>> np.save('/tmp/123', np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]))
>>> np.load('/tmp/123.npy')
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]])
 
Store compressed data to disk, and load it again:
 
>>> a=np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
>>> b=np.array([1, 2])
>>> np.savez('/tmp/123.npz', a=a, b=b)
>>> data = np.load('/tmp/123.npz')
>>> data['a']
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]])
>>> data['b']
array([1, 2])
>>> data.close()
 
Mem-map the stored array, and then access the second row
directly from disk:
 
>>> X = np.load('/tmp/123.npy', mmap_mode='r')
>>> X[1, :]
memmap([4, 5, 6])
loads(...)
loads(string) -- Load a pickle from the given string
loadtxt(fname, dtype=<type 'float'>, comments='#', delimiter=None, converters=None, skiprows=0, usecols=None, unpack=False, ndmin=0)
Load data from a text file.
 
Each row in the text file must have the same number of values.
 
Parameters
----------
fname : file or str
    File, filename, or generator to read.  If the filename extension is
    ``.gz`` or ``.bz2``, the file is first decompressed. Note that
    generators should return byte strings for Python 3k.
dtype : data-type, optional
    Data-type of the resulting array; default: float.  If this is a
    record data-type, the resulting array will be 1-dimensional, and
    each row will be interpreted as an element of the array.  In this
    case, the number of columns used must match the number of fields in
    the data-type.
comments : str, optional
    The character used to indicate the start of a comment;
    default: '#'.
delimiter : str, optional
    The string used to separate values.  By default, this is any
    whitespace.
converters : dict, optional
    A dictionary mapping column number to a function that will convert
    that column to a float.  E.g., if column 0 is a date string:
    ``converters = {0: datestr2num}``.  Converters can also be used to
    provide a default value for missing data (but see also `genfromtxt`):
    ``converters = {3: lambda s: float(s.strip() or 0)}``.  Default: None.
skiprows : int, optional
    Skip the first `skiprows` lines; default: 0.
usecols : sequence, optional
    Which columns to read, with 0 being the first.  For example,
    ``usecols = (1,4,5)`` will extract the 2nd, 5th and 6th columns.
    The default, None, results in all columns being read.
unpack : bool, optional
    If True, the returned array is transposed, so that arguments may be
    unpacked using ``x, y, z = loadtxt(...)``.  When used with a record
    data-type, arrays are returned for each field.  Default is False.
ndmin : int, optional
    The returned array will have at least `ndmin` dimensions.
    Otherwise mono-dimensional axes will be squeezed.
    Legal values: 0 (default), 1 or 2.
    .. versionadded:: 1.6.0
 
Returns
-------
out : ndarray
    Data read from the text file.
 
See Also
--------
load, fromstring, fromregex
genfromtxt : Load data with missing values handled as specified.
scipy.io.loadmat : reads MATLAB data files
 
Notes
-----
This function aims to be a fast reader for simply formatted files.  The
`genfromtxt` function provides more sophisticated handling of, e.g.,
lines with missing values.
 
Examples
--------
>>> from StringIO import StringIO   # StringIO behaves like a file object
>>> c = StringIO("0 1\n2 3")
>>> np.loadtxt(c)
array([[ 0.,  1.],
       [ 2.,  3.]])
 
>>> d = StringIO("M 21 72\nF 35 58")
>>> np.loadtxt(d, dtype={'names': ('gender', 'age', 'weight'),
...                      'formats': ('S1', 'i4', 'f4')})
array([('M', 21, 72.0), ('F', 35, 58.0)],
      dtype=[('gender', '|S1'), ('age', '<i4'), ('weight', '<f4')])
 
>>> c = StringIO("1,0,2\n3,0,4")
>>> x, y = np.loadtxt(c, delimiter=',', usecols=(0, 2), unpack=True)
>>> x
array([ 1.,  3.])
>>> y
array([ 2.,  4.])
logspace(start, stop, num=50, endpoint=True, base=10.0)
Return numbers spaced evenly on a log scale.
 
In linear space, the sequence starts at ``base ** start``
(`base` to the power of `start`) and ends with ``base ** stop``
(see `endpoint` below).
 
Parameters
----------
start : float
    ``base ** start`` is the starting value of the sequence.
stop : float
    ``base ** stop`` is the final value of the sequence, unless `endpoint`
    is False.  In that case, ``num + 1`` values are spaced over the
    interval in log-space, of which all but the last (a sequence of
    length ``num``) are returned.
num : integer, optional
    Number of samples to generate.  Default is 50.
endpoint : boolean, optional
    If true, `stop` is the last sample. Otherwise, it is not included.
    Default is True.
base : float, optional
    The base of the log space. The step size between the elements in
    ``ln(samples) / ln(base)`` (or ``log_base(samples)``) is uniform.
    Default is 10.0.
 
Returns
-------
samples : ndarray
    `num` samples, equally spaced on a log scale.
 
See Also
--------
arange : Similar to linspace, with the step size specified instead of the
         number of samples. Note that, when used with a float endpoint, the
         endpoint may or may not be included.
linspace : Similar to logspace, but with the samples uniformly distributed
           in linear space, instead of log space.
 
Notes
-----
Logspace is equivalent to the code
 
>>> y = np.linspace(start, stop, num=num, endpoint=endpoint)
... # doctest: +SKIP
>>> power(base, y)
... # doctest: +SKIP
 
Examples
--------
>>> np.logspace(2.0, 3.0, num=4)
    array([  100.        ,   215.443469  ,   464.15888336,  1000.        ])
>>> np.logspace(2.0, 3.0, num=4, endpoint=False)
    array([ 100.        ,  177.827941  ,  316.22776602,  562.34132519])
>>> np.logspace(2.0, 3.0, num=4, base=2.0)
    array([ 4.        ,  5.0396842 ,  6.34960421,  8.        ])
 
Graphical illustration:
 
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> N = 10
>>> x1 = np.logspace(0.1, 1, N, endpoint=True)
>>> x2 = np.logspace(0.1, 1, N, endpoint=False)
>>> y = np.zeros(N)
>>> plt.plot(x1, y, 'o')
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x...>]
>>> plt.plot(x2, y + 0.5, 'o')
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x...>]
>>> plt.ylim([-0.5, 1])
(-0.5, 1)
>>> plt.show()
lookfor(what, module=None, import_modules=True, regenerate=False, output=None)
Do a keyword search on docstrings.
 
A list of of objects that matched the search is displayed,
sorted by relevance. All given keywords need to be found in the
docstring for it to be returned as a result, but the order does
not matter.
 
Parameters
----------
what : str
    String containing words to look for.
module : str or list, optional
    Name of module(s) whose docstrings to go through.
import_modules : bool, optional
    Whether to import sub-modules in packages. Default is True.
regenerate : bool, optional
    Whether to re-generate the docstring cache. Default is False.
output : file-like, optional
    File-like object to write the output to. If omitted, use a pager.
 
See Also
--------
source, info
 
Notes
-----
Relevance is determined only roughly, by checking if the keywords occur
in the function name, at the start of a docstring, etc.
 
Examples
--------
>>> np.lookfor('binary representation')
Search results for 'binary representation'
------------------------------------------
numpy.binary_repr
    Return the binary representation of the input number as a string.
numpy.core.setup_common.long_double_representation
    Given a binary dump as given by GNU od -b, look for long double
numpy.base_repr
    Return a string representation of a number in the given base system.
...
mafromtxt(fname, **kwargs)
Load ASCII data stored in a text file and return a masked array.
 
Parameters
----------
fname, kwargs : For a description of input parameters, see `genfromtxt`.
 
See Also
--------
numpy.genfromtxt : generic function to load ASCII data.
mask_indices(n, mask_func, k=0)
Return the indices to access (n, n) arrays, given a masking function.
 
Assume `mask_func` is a function that, for a square array a of size
``(n, n)`` with a possible offset argument `k`, when called as
``mask_func(a, k)`` returns a new array with zeros in certain locations
(functions like `triu` or `tril` do precisely this). Then this function
returns the indices where the non-zero values would be located.
 
Parameters
----------
n : int
    The returned indices will be valid to access arrays of shape (n, n).
mask_func : callable
    A function whose call signature is similar to that of `triu`, `tril`.
    That is, ``mask_func(x, k)`` returns a boolean array, shaped like `x`.
    `k` is an optional argument to the function.
k : scalar
    An optional argument which is passed through to `mask_func`. Functions
    like `triu`, `tril` take a second argument that is interpreted as an
    offset.
 
Returns
-------
indices : tuple of arrays.
    The `n` arrays of indices corresponding to the locations where
    ``mask_func(np.ones((n, n)), k)`` is True.
 
See Also
--------
triu, tril, triu_indices, tril_indices
 
Notes
-----
.. versionadded:: 1.4.0
 
Examples
--------
These are the indices that would allow you to access the upper triangular
part of any 3x3 array:
 
>>> iu = np.mask_indices(3, np.triu)
 
For example, if `a` is a 3x3 array:
 
>>> a = np.arange(9).reshape(3, 3)
>>> a
array([[0, 1, 2],
       [3, 4, 5],
       [6, 7, 8]])
>>> a[iu]
array([0, 1, 2, 4, 5, 8])
 
An offset can be passed also to the masking function.  This gets us the
indices starting on the first diagonal right of the main one:
 
>>> iu1 = np.mask_indices(3, np.triu, 1)
 
with which we now extract only three elements:
 
>>> a[iu1]
array([1, 2, 5])
mat = asmatrix(data, dtype=None)
Interpret the input as a matrix.
 
Unlike `matrix`, `asmatrix` does not make a copy if the input is already
matrix or an ndarray.  Equivalent to ``matrix(data, copy=False)``.
 
Parameters
----------
data : array_like
    Input data.
 
Returns
-------
mat : matrix
    `data` interpreted as a matrix.
 
Examples
--------
>>> x = np.array([[1, 2], [3, 4]])
 
>>> m = np.asmatrix(x)
 
>>> x[0,0] = 5
 
>>> m
matrix([[5, 2],
        [3, 4]])
maximum_sctype(t)
Return the scalar type of highest precision of the same kind as the input.
 
Parameters
----------
t : dtype or dtype specifier
    The input data type. This can be a `dtypeobject or an object that
    is convertible to a `dtype`.
 
Returns
-------
out : dtype
    The highest precision data type of the same kind (`dtype.kind`) as `t`.
 
See Also
--------
obj2sctype, mintypecode, sctype2char
dtype
 
Examples
--------
>>> np.maximum_sctype(np.int)
<type 'numpy.int64'>
>>> np.maximum_sctype(np.uint8)
<type 'numpy.uint64'>
>>> np.maximum_sctype(np.complex)
<type 'numpy.complex192'>
 
>>> np.maximum_sctype(str)
<type 'numpy.string_'>
 
>>> np.maximum_sctype('i2')
<type 'numpy.int64'>
>>> np.maximum_sctype('f4')
<type 'numpy.float96'>
may_share_memory(...)
Determine if two arrays can share memory
 
The memory-bounds of a and b are computed.  If they overlap then
this function returns True.  Otherwise, it returns False.
 
A return of True does not necessarily mean that the two arrays
share any element.  It just means that they *might*.
 
Parameters
----------
a, b : ndarray
 
Returns
-------
out : bool
 
Examples
--------
>>> np.may_share_memory(np.array([1,2]), np.array([5,8,9]))
False
mean(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=False)
Compute the arithmetic mean along the specified axis.
 
Returns the average of the array elements.  The average is taken over
the flattened array by default, otherwise over the specified axis.
`float64` intermediate and return values are used for integer inputs.
 
Parameters
----------
a : array_like
    Array containing numbers whose mean is desired. If `a` is not an
    array, a conversion is attempted.
axis : int, optional
    Axis along which the means are computed. The default is to compute
    the mean of the flattened array.
dtype : data-type, optional
    Type to use in computing the mean.  For integer inputs, the default
    is `float64`; for floating point inputs, it is the same as the
    input dtype.
out : ndarray, optional
    Alternate output array in which to place the result.  The default
    is ``None``; if provided, it must have the same shape as the
    expected output, but the type will be cast if necessary.
    See `doc.ufuncs` for details.
keepdims : bool, optional
    If this is set to True, the axes which are reduced are left
    in the result as dimensions with size one. With this option,
    the result will broadcast correctly against the original `arr`.
 
Returns
-------
m : ndarray, see dtype parameter above
    If `out=None`, returns a new array containing the mean values,
    otherwise a reference to the output array is returned.
 
See Also
--------
average : Weighted average
std, var, nanmean, nanstd, nanvar
 
Notes
-----
The arithmetic mean is the sum of the elements along the axis divided
by the number of elements.
 
Note that for floating-point input, the mean is computed using the
same precision the input has.  Depending on the input data, this can
cause the results to be inaccurate, especially for `float32` (see
example below).  Specifying a higher-precision accumulator using the
`dtype` keyword can alleviate this issue.
 
Examples
--------
>>> a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
>>> np.mean(a)
2.5
>>> np.mean(a, axis=0)
array([ 2.,  3.])
>>> np.mean(a, axis=1)
array([ 1.5,  3.5])
 
In single precision, `mean` can be inaccurate:
 
>>> a = np.zeros((2, 512*512), dtype=np.float32)
>>> a[0, :] = 1.0
>>> a[1, :] = 0.1
>>> np.mean(a)
0.546875
 
Computing the mean in float64 is more accurate:
 
>>> np.mean(a, dtype=np.float64)
0.55000000074505806
median(a, axis=None, out=None, overwrite_input=False)
Compute the median along the specified axis.
 
Returns the median of the array elements.
 
Parameters
----------
a : array_like
    Input array or object that can be converted to an array.
axis : int, optional
    Axis along which the medians are computed. The default (axis=None)
    is to compute the median along a flattened version of the array.
out : ndarray, optional
    Alternative output array in which to place the result. It must
    have the same shape and buffer length as the expected output,
    but the type (of the output) will be cast if necessary.
overwrite_input : bool, optional
   If True, then allow use of memory of input array (a) for
   calculations. The input array will be modified by the call to
   median. This will save memory when you do not need to preserve
   the contents of the input array. Treat the input as undefined,
   but it will probably be fully or partially sorted. Default is
   False. Note that, if `overwrite_input` is True and the input
   is not already an ndarray, an error will be raised.
 
Returns
-------
median : ndarray
    A new array holding the result (unless `out` is specified, in
    which case that array is returned instead).  If the input contains
    integers, or floats of smaller precision than 64, then the output
    data-type is float64.  Otherwise, the output data-type is the same
    as that of the input.
 
See Also
--------
mean, percentile
 
Notes
-----
Given a vector V of length N, the median of V is the middle value of
a sorted copy of V, ``V_sorted`` - i.e., ``V_sorted[(N-1)/2]``, when N is
odd.  When N is even, it is the average of the two middle values of
``V_sorted``.
 
Examples
--------
>>> a = np.array([[10, 7, 4], [3, 2, 1]])
>>> a
array([[10,  7,  4],
       [ 3,  2,  1]])
>>> np.median(a)
3.5
>>> np.median(a, axis=0)
array([ 6.5,  4.5,  2.5])
>>> np.median(a, axis=1)
array([ 7.,  2.])
>>> m = np.median(a, axis=0)
>>> out = np.zeros_like(m)
>>> np.median(a, axis=0, out=m)
array([ 6.5,  4.5,  2.5])
>>> m
array([ 6.5,  4.5,  2.5])
>>> b = a.copy()
>>> np.median(b, axis=1, overwrite_input=True)
array([ 7.,  2.])
>>> assert not np.all(a==b)
>>> b = a.copy()
>>> np.median(b, axis=None, overwrite_input=True)
3.5
>>> assert not np.all(a==b)
meshgrid(*xi, **kwargs)
Return coordinate matrices from two or more coordinate vectors.
 
Make N-D coordinate arrays for vectorized evaluations of
N-D scalar/vector fields over N-D grids, given
one-dimensional coordinate arrays x1, x2,..., xn.
 
Parameters
----------
x1, x2,..., xn : array_like
    1-D arrays representing the coordinates of a grid.
indexing : {'xy', 'ij'}, optional
    Cartesian ('xy', default) or matrix ('ij') indexing of output.
    See Notes for more details.
sparse : bool, optional
     If True a sparse grid is returned in order to conserve memory.
     Default is False.
copy : bool, optional
    If False, a view into the original arrays are returned in
    order to conserve memory.  Default is True.  Please note that
    ``sparse=False, copy=False`` will likely return non-contiguous arrays.
    Furthermore, more than one element of a broadcast array may refer to
    a single memory location.  If you need to write to the arrays, make
    copies first.
 
Returns
-------
X1, X2,..., XN : ndarray
    For vectors `x1`, `x2`,..., 'xn' with lengths ``Ni=len(xi)`` ,
    return ``(N1, N2, N3,...Nn)`` shaped arrays if indexing='ij'
    or ``(N2, N1, N3,...Nn)`` shaped arrays if indexing='xy'
    with the elements of `xi` repeated to fill the matrix along
    the first dimension for `x1`, the second for `x2` and so on.
 
Notes
-----
This function supports both indexing conventions through the indexing keyword
argument.  Giving the string 'ij' returns a meshgrid with matrix indexing,
while 'xy' returns a meshgrid with Cartesian indexing.  In the 2-D case
with inputs of length M and N, the outputs are of shape (N, M) for 'xy'
indexing and (M, N) for 'ij' indexing.  In the 3-D case with inputs of
length M, N and P, outputs are of shape (N, M, P) for 'xy' indexing and (M,
N, P) for 'ij' indexing.  The difference is illustrated by the following
code snippet::
 
    xv, yv = meshgrid(x, y, sparse=False, indexing='ij')
    for i in range(nx):
        for j in range(ny):
            # treat xv[i,j], yv[i,j]
 
    xv, yv = meshgrid(x, y, sparse=False, indexing='xy')
    for i in range(nx):
        for j in range(ny):
            # treat xv[j,i], yv[j,i]
 
See Also
--------
index_tricks.mgrid : Construct a multi-dimensional "meshgrid"
                 using indexing notation.
index_tricks.ogrid : Construct an open multi-dimensional "meshgrid"
                 using indexing notation.
 
Examples
--------
>>> nx, ny = (3, 2)
>>> x = np.linspace(0, 1, nx)
>>> y = np.linspace(0, 1, ny)
>>> xv, yv = meshgrid(x, y)
>>> xv
array([[ 0. ,  0.5,  1. ],
       [ 0. ,  0.5,  1. ]])
>>> yv
array([[ 0.,  0.,  0.],
       [ 1.,  1.,  1.]])
>>> xv, yv = meshgrid(x, y, sparse=True)  # make sparse output arrays
>>> xv
array([[ 0. ,  0.5,  1. ]])
>>> yv
array([[ 0.],
       [ 1.]])
 
`meshgrid` is very useful to evaluate functions on a grid.
 
>>> x = np.arange(-5, 5, 0.1)
>>> y = np.arange(-5, 5, 0.1)
>>> xx, yy = meshgrid(x, y, sparse=True)
>>> z = np.sin(xx**2 + yy**2) / (xx**2 + yy**2)
>>> h = plt.contourf(x,y,z)
min_scalar_type(...)
min_scalar_type(a)
 
For scalar ``a``, returns the data type with the smallest size
and smallest scalar kind which can hold its value.  For non-scalar
array ``a``, returns the vector's dtype unmodified.
 
Floating point values are not demoted to integers,
and complex values are not demoted to floats.
 
Parameters
----------
a : scalar or array_like
    The value whose minimal data type is to be found.
 
Returns
-------
out : dtype
    The minimal data type.
 
Notes
-----
.. versionadded:: 1.6.0
 
See Also
--------
result_type, promote_types, dtype, can_cast
 
Examples
--------
>>> np.min_scalar_type(10)
dtype('uint8')
 
>>> np.min_scalar_type(-260)
dtype('int16')
 
>>> np.min_scalar_type(3.1)
dtype('float16')
 
>>> np.min_scalar_type(1e50)
dtype('float64')
 
>>> np.min_scalar_type(np.arange(4,dtype='f8'))
dtype('float64')
mintypecode(typechars, typeset='GDFgdf', default='d')
Return the character for the minimum-size type to which given types can
be safely cast.
 
The returned type character must represent the smallest size dtype such
that an array of the returned type can handle the data from an array of
all types in `typechars` (or if `typechars` is an array, then its
dtype.char).
 
Parameters
----------
typechars : list of str or array_like
    If a list of strings, each string should represent a dtype.
    If array_like, the character representation of the array dtype is used.
typeset : str or list of str, optional
    The set of characters that the returned character is chosen from.
    The default set is 'GDFgdf'.
default : str, optional
    The default character, this is returned if none of the characters in
    `typechars` matches a character in `typeset`.
 
Returns
-------
typechar : str
    The character representing the minimum-size type that was found.
 
See Also
--------
dtype, sctype2char, maximum_sctype
 
Examples
--------
>>> np.mintypecode(['d', 'f', 'S'])
'd'
>>> x = np.array([1.1, 2-3.j])
>>> np.mintypecode(x)
'D'
 
>>> np.mintypecode('abceh', default='G')
'G'
mirr(values, finance_rate, reinvest_rate)
Modified internal rate of return.
 
Parameters
----------
values : array_like
    Cash flows (must contain at least one positive and one negative value)
    or nan is returned.  The first value is considered a sunk cost at time zero.
finance_rate : scalar
    Interest rate paid on the cash flows
reinvest_rate : scalar
    Interest rate received on the cash flows upon reinvestment
 
Returns
-------
out : float
    Modified internal rate of return
msort(a)
Return a copy of an array sorted along the first axis.
 
Parameters
----------
a : array_like
    Array to be sorted.
 
Returns
-------
sorted_array : ndarray
    Array of the same type and shape as `a`.
 
See Also
--------
sort
 
Notes
-----
``np.msort(a)`` is equivalent to  ``np.sort(a, axis=0)``.
nan_to_num(x)
Replace nan with zero and inf with finite numbers.
 
Returns an array or scalar replacing Not a Number (NaN) with zero,
(positive) infinity with a very large number and negative infinity
with a very small (or negative) number.
 
Parameters
----------
x : array_like
    Input data.
 
Returns
-------
out : ndarrayfloat
    Array with the same shape as `x` and dtype of the element in `x`  with
    the greatest precision. NaN is replaced by zero, and infinity
    (-infinity) is replaced by the largest (smallest or most negative)
    floating point value that fits in the output dtype. All finite numbers
    are upcast to the output dtype (default float64).
 
See Also
--------
isinf : Shows which elements are negative or negative infinity.
isneginf : Shows which elements are negative infinity.
isposinf : Shows which elements are positive infinity.
isnan : Shows which elements are Not a Number (NaN).
isfinite : Shows which elements are finite (not NaN, not infinity)
 
Notes
-----
Numpy uses the IEEE Standard for Binary Floating-Point for Arithmetic
(IEEE 754). This means that Not a Number is not equivalent to infinity.
 
 
Examples
--------
>>> np.set_printoptions(precision=8)
>>> x = np.array([np.inf, -np.inf, np.nan, -128, 128])
>>> np.nan_to_num(x)
array([  1.79769313e+308,  -1.79769313e+308,   0.00000000e+000,
        -1.28000000e+002,   1.28000000e+002])
nanargmax(a, axis=None)
Return the indices of the maximum values in the specified axis ignoring
NaNs. For  all-NaN slices, the negative number ``np.iinfo('intp').min``
is returned. It is platform dependent. Warning: the results cannot be
trusted if a slice contains only NaNs and -Infs.
 
 
Parameters
----------
a : array_like
    Input data.
axis : int, optional
    Axis along which to operate.  By default flattened input is used.
 
Returns
-------
index_array : ndarray
    An array of indices or a single index value.
 
See Also
--------
argmax, nanargmin
 
Examples
--------
>>> a = np.array([[np.nan, 4], [2, 3]])
>>> np.argmax(a)
0
>>> np.nanargmax(a)
1
>>> np.nanargmax(a, axis=0)
array([1, 0])
>>> np.nanargmax(a, axis=1)
array([1, 1])
nanargmin(a, axis=None)
Return the indices of the minimum values in the specified axis ignoring
NaNs. For all-NaN slices, the negative number ``np.iinfo('intp').min``
is returned. It is platform dependent. Warning: the results cannot be
trusted if a slice contains only NaNs and Infs.
 
Parameters
----------
a : array_like
    Input data.
axis : int, optional
    Axis along which to operate.  By default flattened input is used.
 
Returns
-------
index_array : ndarray
    An array of indices or a single index value.
 
See Also
--------
argmin, nanargmax
 
Examples
--------
>>> a = np.array([[np.nan, 4], [2, 3]])
>>> np.argmin(a)
0
>>> np.nanargmin(a)
2
>>> np.nanargmin(a, axis=0)
array([1, 1])
>>> np.nanargmin(a, axis=1)
array([1, 0])
nanmax(a, axis=None, out=None, keepdims=False)
Return the maximum of an array or maximum along an axis, ignoring any NaNs.
 
Parameters
----------
a : array_like
    Array containing numbers whose maximum is desired. If `a` is not
    an array, a conversion is attempted.
axis : int, optional
    Axis along which the maximum is computed. The default is to compute
    the maximum of the flattened array.
out : ndarray, optional
    Alternate output array in which to place the result.  The default
    is ``None``; if provided, it must have the same shape as the
    expected output, but the type will be cast if necessary.
    See `doc.ufuncs` for details.
 
    .. versionadded:: 1.8.0
keepdims : bool, optional
    If this is set to True, the axes which are reduced are left
    in the result as dimensions with size one. With this option,
    the result will broadcast correctly against the original `a`.
 
    .. versionadded:: 1.8.0
 
Returns
-------
nanmax : ndarray
    An array with the same shape as `a`, with the specified axis removed.
    If `a` is a 0-d array, or if axis is None, an ndarray scalar is
    returned.  The same dtype as `a` is returned.
 
See Also
--------
nanmin :
    The minimum value of an array along a given axis, ignoring any NaNs.
amax :
    The maximum value of an array along a given axis, propagating any NaNs.
fmax :
    Element-wise maximum of two arrays, ignoring any NaNs.
maximum :
    Element-wise maximum of two arrays, propagating any NaNs.
isnan :
    Shows which elements are Not a Number (NaN).
isfinite:
    Shows which elements are neither NaN nor infinity.
 
amin, fmin, minimum
 
Notes
-----
Numpy uses the IEEE Standard for Binary Floating-Point for Arithmetic
(IEEE 754). This means that Not a Number is not equivalent to infinity.
Positive infinity is treated as a very large number and negative infinity
is treated as a very small (i.e. negative) number.
 
If the input has a integer type the function is equivalent to np.max.
 
Examples
--------
>>> a = np.array([[1, 2], [3, np.nan]])
>>> np.nanmax(a)
3.0
>>> np.nanmax(a, axis=0)
array([ 3.,  2.])
>>> np.nanmax(a, axis=1)
array([ 2.,  3.])
 
When positive infinity and negative infinity are present:
 
>>> np.nanmax([1, 2, np.nan, np.NINF])
2.0
>>> np.nanmax([1, 2, np.nan, np.inf])
inf
nanmean(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=False)
Compute the arithmetic mean along the specified axis, ignoring NaNs.
 
Returns the average of the array elements.  The average is taken over
the flattened array by default, otherwise over the specified axis.
`float64` intermediate and return values are used for integer inputs.
 
For all-NaN slices, NaN is returned and a `NanWarning` is raised.
 
.. versionadded:: 1.8.0
 
Parameters
----------
a : array_like
    Array containing numbers whose mean is desired. If `a` is not an
    array, a conversion is attempted.
axis : int, optional
    Axis along which the means are computed. The default is to compute
    the mean of the flattened array.
dtype : data-type, optional
    Type to use in computing the mean.  For integer inputs, the default
    is `float64`; for inexact inputs, it is the same as the
    input dtype.
out : ndarray, optional
    Alternate output array in which to place the result.  The default
    is ``None``; if provided, it must have the same shape as the
    expected output, but the type will be cast if necessary.
    See `doc.ufuncs` for details.
keepdims : bool, optional
    If this is set to True, the axes which are reduced are left
    in the result as dimensions with size one. With this option,
    the result will broadcast correctly against the original `arr`.
 
Returns
-------
m : ndarray, see dtype parameter above
    If `out=None`, returns a new array containing the mean values,
    otherwise a reference to the output array is returned. Nan is
    returned for slices that contain only NaNs.
 
See Also
--------
average : Weighted average
mean : Arithmetic mean taken while not ignoring NaNs
var, nanvar
 
Notes
-----
The arithmetic mean is the sum of the non-NaN elements along the axis
divided by the number of non-NaN elements.
 
Note that for floating-point input, the mean is computed using the
same precision the input has.  Depending on the input data, this can
cause the results to be inaccurate, especially for `float32`.
Specifying a higher-precision accumulator using the `dtype` keyword
can alleviate this issue.
 
Examples
--------
>>> a = np.array([[1, np.nan], [3, 4]])
>>> np.nanmean(a)
2.6666666666666665
>>> np.nanmean(a, axis=0)
array([ 2.,  4.])
>>> np.nanmean(a, axis=1)
array([ 1.,  3.5])
nanmin(a, axis=None, out=None, keepdims=False)
Return the minimum of an array or minimum along an axis, ignoring any
NaNs.
 
Parameters
----------
a : array_like
    Array containing numbers whose minimum is desired. If `a` is not
    an array, a conversion is attempted.
axis : int, optional
    Axis along which the minimum is computed. The default is to compute
    the minimum of the flattened array.
out : ndarray, optional
    Alternate output array in which to place the result.  The default
    is ``None``; if provided, it must have the same shape as the
    expected output, but the type will be cast if necessary.
    See `doc.ufuncs` for details.
 
    .. versionadded:: 1.8.0
keepdims : bool, optional
    If this is set to True, the axes which are reduced are left
    in the result as dimensions with size one. With this option,
    the result will broadcast correctly against the original `a`.
 
    .. versionadded:: 1.8.0
 
Returns
-------
nanmin : ndarray
    An array with the same shape as `a`, with the specified axis removed.
    If `a` is a 0-d array, or if axis is None, an ndarray scalar is
    returned.  The same dtype as `a` is returned.
 
See Also
--------
nanmax :
    The maximum value of an array along a given axis, ignoring any NaNs.
amin :
    The minimum value of an array along a given axis, propagating any NaNs.
fmin :
    Element-wise minimum of two arrays, ignoring any NaNs.
minimum :
    Element-wise minimum of two arrays, propagating any NaNs.
isnan :
    Shows which elements are Not a Number (NaN).
isfinite:
    Shows which elements are neither NaN nor infinity.
 
amax, fmax, maximum
 
Notes
-----
Numpy uses the IEEE Standard for Binary Floating-Point for Arithmetic
(IEEE 754). This means that Not a Number is not equivalent to infinity.
Positive infinity is treated as a very large number and negative infinity
is treated as a very small (i.e. negative) number.
 
If the input has a integer type the function is equivalent to np.min.
 
Examples
--------
>>> a = np.array([[1, 2], [3, np.nan]])
>>> np.nanmin(a)
1.0
>>> np.nanmin(a, axis=0)
array([ 1.,  2.])
>>> np.nanmin(a, axis=1)
array([ 1.,  3.])
 
When positive infinity and negative infinity are present:
 
>>> np.nanmin([1, 2, np.nan, np.inf])
1.0
>>> np.nanmin([1, 2, np.nan, np.NINF])
-inf
nanstd(a, axis=None, dtype=None, out=None, ddof=0, keepdims=False)
Compute the standard deviation along the specified axis, while
ignoring NaNs.
 
Returns the standard deviation, a measure of the spread of a distribution,
of the non-NaN array elements. The standard deviation is computed for the
flattened array by default, otherwise over the specified axis.
 
For all-NaN slices, NaN is returned and a `NanWarning` is raised.
 
.. versionadded:: 1.8.0
 
Parameters
----------
a : array_like
    Calculate the standard deviation of the non-NaN values.
axis : int, optional
    Axis along which the standard deviation is computed. The default is
    to compute the standard deviation of the flattened array.
dtype : dtype, optional
    Type to use in computing the standard deviation. For arrays of
    integer type the default is float64, for arrays of float types it is
    the same as the array type.
out : ndarray, optional
    Alternative output array in which to place the result. It must have
    the same shape as the expected output but the type (of the calculated
    values) will be cast if necessary.
ddof : int, optional
    Means Delta Degrees of Freedom.  The divisor used in calculations
    is ``N - ddof``, where ``N`` represents the number of non-NaN
    elements.  By default `ddof` is zero.
keepdims : bool, optional
    If this is set to True, the axes which are reduced are left
    in the result as dimensions with size one. With this option,
    the result will broadcast correctly against the original `arr`.
 
Returns
-------
standard_deviation : ndarray, see dtype parameter above.
    If `out` is None, return a new array containing the standard
    deviation, otherwise return a reference to the output array. If
    ddof is >= the number of non-NaN elements in a slice or the slice
    contains only NaNs, then the result for that slice is NaN.
 
See Also
--------
var, mean, std
nanvar, nanmean
numpy.doc.ufuncs : Section "Output arguments"
 
Notes
-----
The standard deviation is the square root of the average of the squared
deviations from the mean, i.e., ``std = sqrt(mean(abs(x - x.mean())**2))``.
 
The average squared deviation is normally calculated as
``x.sum() / N``, where ``N = len(x)``.  If, however, `ddof` is specified,
the divisor ``N - ddof`` is used instead. In standard statistical
practice, ``ddof=1`` provides an unbiased estimator of the variance
of the infinite population. ``ddof=0`` provides a maximum likelihood
estimate of the variance for normally distributed variables. The
standard deviation computed in this function is the square root of
the estimated variance, so even with ``ddof=1``, it will not be an
unbiased estimate of the standard deviation per se.
 
Note that, for complex numbers, `std` takes the absolute
value before squaring, so that the result is always real and nonnegative.
 
For floating-point input, the *std* is computed using the same
precision the input has. Depending on the input data, this can cause
the results to be inaccurate, especially for float32 (see example below).
Specifying a higher-accuracy accumulator using the `dtype` keyword can
alleviate this issue.
 
Examples
--------
>>> a = np.array([[1, np.nan], [3, 4]])
>>> np.nanstd(a)
1.247219128924647
>>> np.nanstd(a, axis=0)
array([ 1.,  0.])
>>> np.nanstd(a, axis=1)
array([ 0.,  0.5])
nansum(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=0)
Return the sum of array elements over a given axis treating
Not a Numbers (NaNs) as zero.
 
FutureWarning: In Numpy versions <= 1.8 Nan is returned for slices that
are all-NaN or empty. In later versions zero will be returned.
 
Parameters
----------
a : array_like
    Array containing numbers whose sum is desired. If `a` is not an
    array, a conversion is attempted.
axis : int, optional
    Axis along which the sum is computed. The default is to compute
    the sum of the flattened array.
dtype : data-type, optional
    Type to use in computing the sum.  For integer inputs, the default
    is the same as `int64`. For inexact inputs, it must be inexact.
 
    .. versionadded:: 1.8.0
out : ndarray, optional
    Alternate output array in which to place the result.  The default
    is ``None``. If provided, it must have the same shape as the
    expected output, but the type will be cast if necessary.
    See `doc.ufuncs` for details. The casting of NaN to integer can
    yield unexpected results.
 
    .. versionadded:: 1.8.0
keepdims : bool, optional
    If True, the axes which are reduced are left in the result as
    dimensions with size one. With this option, the result will
    broadcast correctly against the original `arr`.
 
    .. versionadded:: 1.8.0
 
Returns
-------
y : ndarray or numpy scalar
 
See Also
--------
numpy.sum : Sum across array propagating NaNs.
isnan : Show which elements are NaN.
isfinite: Show which elements are not NaN or +/-inf.
 
Notes
-----
Numpy uses the IEEE Standard for Binary Floating-Point for Arithmetic
(IEEE 754). This means that Not a Number is not equivalent to infinity.
If positive or negative infinity are present the result is positive or
negative infinity. But if both positive and negative infinity are present,
the result is Not A Number (NaN).
 
Arithmetic is modular when using integer types (all elements of `a` must
be finite i.e. no elements that are NaNs, positive infinity and negative
infinity because NaNs are floating point types), and no error is raised
on overflow.
 
 
Examples
--------
>>> np.nansum(1)
1
>>> np.nansum([1])
1
>>> np.nansum([1, np.nan])
1.0
>>> a = np.array([[1, 1], [1, np.nan]])
>>> np.nansum(a)
3.0
>>> np.nansum(a, axis=0)
array([ 2.,  1.])
>>> np.nansum([1, np.nan, np.inf])
inf
>>> np.nansum([1, np.nan, np.NINF])
-inf
>>> np.nansum([1, np.nan, np.inf, -np.inf]) # both +/- infinity present
nan
nanvar(a, axis=None, dtype=None, out=None, ddof=0, keepdims=False)
Compute the variance along the specified axis, while ignoring NaNs.
 
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.
 
For all-NaN slices, NaN is returned and a `NanWarning` is raised.
 
.. versionadded:: 1.8.0
 
Parameters
----------
a : array_like
    Array containing numbers whose variance is desired.  If `a` is not an
    array, a conversion is attempted.
axis : int, optional
    Axis along which the variance is computed.  The default is to compute
    the variance of the flattened array.
dtype : data-type, optional
    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, optional
    Alternate output array in which to place the result.  It must have
    the same shape as the expected output, but the type is cast if
    necessary.
ddof : int, optional
    "Delta Degrees of Freedom": the divisor used in the calculation is
    ``N - ddof``, where ``N`` represents the number of non-NaN
    elements. By default `ddof` is zero.
keepdims : bool, optional
    If this is set to True, the axes which are reduced are left
    in the result as dimensions with size one. With this option,
    the result will broadcast correctly against the original `arr`.
 
Returns
-------
variance : ndarray, see dtype parameter above
    If `out` is None, return a new array containing the variance,
    otherwise return a reference to the output array. If ddof is >= the
    number of non-NaN elements in a slice or the slice contains only
    NaNs, then the result for that slice is NaN.
 
See Also
--------
std : Standard deviation
mean : Average
var : Variance while not ignoring NaNs
nanstd, nanmean
numpy.doc.ufuncs : Section "Output arguments"
 
Notes
-----
The variance is the average of the squared deviations from the mean,
i.e.,  ``var = mean(abs(x - x.mean())**2)``.
 
The mean is normally calculated as ``x.sum() / N``, where ``N = len(x)``.
If, however, `ddof` is specified, the divisor ``N - ddof`` is used
instead.  In standard statistical practice, ``ddof=1`` provides an
unbiased estimator of the variance of a hypothetical infinite population.
``ddof=0`` provides a maximum likelihood estimate of the variance for
normally distributed variables.
 
Note that for complex numbers, the absolute value is taken before
squaring, so that the result is always real and nonnegative.
 
For floating-point input, the variance is computed using the same
precision the input has.  Depending on the input data, this can cause
the results to be inaccurate, especially for `float32` (see example
below).  Specifying a higher-accuracy accumulator using the ``dtype``
keyword can alleviate this issue.
 
Examples
--------
>>> a = np.array([[1, np.nan], [3, 4]])
>>> np.var(a)
1.5555555555555554
>>> np.nanvar(a, axis=0)
array([ 1.,  0.])
>>> np.nanvar(a, axis=1)
array([ 0.,  0.25])
ndfromtxt(fname, **kwargs)
Load ASCII data stored in a file and return it as a single array.
 
Parameters
----------
fname, kwargs : For a description of input parameters, see `genfromtxt`.
 
See Also
--------
numpy.genfromtxt : generic function.
ndim(a)
Return the number of dimensions of an array.
 
Parameters
----------
a : array_like
    Input array.  If it is not already an ndarray, a conversion is
    attempted.
 
Returns
-------
number_of_dimensions : int
    The number of dimensions in `a`.  Scalars are zero-dimensional.
 
See Also
--------
ndarray.ndim : equivalent method
shape : dimensions of array
ndarray.shape : dimensions of array
 
Examples
--------
>>> np.ndim([[1,2,3],[4,5,6]])
2
>>> np.ndim(np.array([[1,2,3],[4,5,6]]))
2
>>> np.ndim(1)
0
nested_iters(...)
newbuffer(...)
newbuffer(size)
 
Return a new uninitialized buffer object.
 
Parameters
----------
size : int
    Size in bytes of returned buffer object.
 
Returns
-------
newbuffer : buffer object
    Returned, uninitialized buffer object of `size` bytes.
nonzero(a)
Return the indices of the elements that are non-zero.
 
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[nonzero(a)]
 
To group the indices by element, rather than dimension, use::
 
    transpose(nonzero(a))
 
The result of this is always a 2-D array, with a row for
each non-zero element.
 
Parameters
----------
a : array_like
    Input array.
 
Returns
-------
tuple_of_arrays : tuple
    Indices of elements that are non-zero.
 
See Also
--------
flatnonzero :
    Return indices that are non-zero in the flattened version of the input
    array.
ndarray.nonzero :
    Equivalent ndarray method.
count_nonzero :
    Counts the number of non-zero elements in the input array.
 
Examples
--------
>>> x = np.eye(3)
>>> x
array([[ 1.,  0.,  0.],
       [ 0.,  1.,  0.],
       [ 0.,  0.,  1.]])
>>> np.nonzero(x)
(array([0, 1, 2]), array([0, 1, 2]))
 
>>> x[np.nonzero(x)]
array([ 1.,  1.,  1.])
>>> np.transpose(np.nonzero(x))
array([[0, 0],
       [1, 1],
       [2, 2]])
 
A common use for ``nonzero`` is to find the indices of an array, where
a condition is True.  Given an array `a`, the condition `a` > 3 is a
boolean array and since False is interpreted as 0, np.nonzero(a > 3)
yields the indices of the `a` where the condition is true.
 
>>> a = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
>>> a > 3
array([[False, False, False],
       [ True,  True,  True],
       [ True,  True,  True]], dtype=bool)
>>> np.nonzero(a > 3)
(array([1, 1, 1, 2, 2, 2]), array([0, 1, 2, 0, 1, 2]))
 
The ``nonzero`` method of the boolean array can also be called.
 
>>> (a > 3).nonzero()
(array([1, 1, 1, 2, 2, 2]), array([0, 1, 2, 0, 1, 2]))
nper(rate, pmt, pv, fv=0, when='end')
Compute the number of periodic payments.
 
Parameters
----------
rate : array_like
    Rate of interest (per period)
pmt : array_like
    Payment
pv : array_like
    Present value
fv : array_like, optional
    Future value
when : {{'begin', 1}, {'end', 0}}, {string, int}, optional
    When payments are due ('begin' (1) or 'end' (0))
 
Notes
-----
The number of periods ``nper`` is computed by solving the equation::
 
 fv + pv*(1+rate)**nper + pmt*(1+rate*when)/rate*((1+rate)**nper-1) = 0
 
but if ``rate = 0`` then::
 
 fv + pv + pmt*nper = 0
 
Examples
--------
If you only had $150/month to pay towards the loan, how long would it take
to pay-off a loan of $8,000 at 7% annual interest?
 
>>> print round(np.nper(0.07/12, -150, 8000), 5)
64.07335
 
So, over 64 months would be required to pay off the loan.
 
The same analysis could be done with several different interest rates
and/or payments and/or total amounts to produce an entire table.
 
>>> np.nper(*(np.ogrid[0.07/12: 0.08/12: 0.01/12,
...                    -150   : -99     : 50    ,
...                    8000   : 9001    : 1000]))
array([[[  64.07334877,   74.06368256],
        [ 108.07548412,  127.99022654]],
       [[  66.12443902,   76.87897353],
        [ 114.70165583,  137.90124779]]])
npv(rate, values)
Returns the NPV (Net Present Value) of a cash flow series.
 
Parameters
----------
rate : scalar
    The discount rate.
values : array_like, shape(M, )
    The values of the time series of cash flows.  The (fixed) time
    interval between cash flow "events" must be the same as that
    for which `rate` is given (i.e., if `rate` is per year, then
    precisely a year is understood to elapse between each cash flow
    event).  By convention, investments or "deposits" are negative,
    income or "withdrawals" are positive; `values` must begin with
    the initial investment, thus `values[0]` will typically be
    negative.
 
Returns
-------
out : float
    The NPV of the input cash flow series `values` at the discount `rate`.
 
Notes
-----
Returns the result of: [G]_
 
.. math :: \sum_{t=0}^{M-1}{\frac{values_t}{(1+rate)^{t}}}
 
References
----------
.. [G] L. J. Gitman, "Principles of Managerial Finance, Brief," 3rd ed.,
   Addison-Wesley, 2003, pg. 346.
 
Examples
--------
>>> np.npv(0.281,[-100, 39, 59, 55, 20])
-0.0084785916384548798
 
(Compare with the Example given for numpy.lib.financial.irr)
obj2sctype(rep, default=None)
Return the scalar dtype or NumPy equivalent of Python type of an object.
 
Parameters
----------
rep : any
    The object of which the type is returned.
default : any, optional
    If given, this is returned for objects whose types can not be
    determined. If not given, None is returned for those objects.
 
Returns
-------
dtype : dtype or Python type
    The data type of `rep`.
 
See Also
--------
sctype2char, issctype, issubsctype, issubdtype, maximum_sctype
 
Examples
--------
>>> np.obj2sctype(np.int32)
<type 'numpy.int32'>
>>> np.obj2sctype(np.array([1., 2.]))
<type 'numpy.float64'>
>>> np.obj2sctype(np.array([1.j]))
<type 'numpy.complex128'>
 
>>> np.obj2sctype(dict)
<type 'numpy.object_'>
>>> np.obj2sctype('string')
<type 'numpy.string_'>
 
>>> np.obj2sctype(1, default=list)
<type 'list'>
ones(shape, dtype=None, order='C')
Return a new array of given shape and type, filled with ones.
 
Parameters
----------
shape : int or sequence of ints
    Shape of the new array, e.g., ``(2, 3)`` or ``2``.
dtype : data-type, optional
    The desired data-type for the array, e.g., `numpy.int8`.  Default is
    `numpy.float64`.
order : {'C', 'F'}, optional
    Whether to store multidimensional data in C- or Fortran-contiguous
    (row- or column-wise) order in memory.
 
Returns
-------
out : ndarray
    Array of ones with the given shape, dtype, and order.
 
See Also
--------
zeros, ones_like
 
Examples
--------
>>> np.ones(5)
array([ 1.,  1.,  1.,  1.,  1.])
 
>>> np.ones((5,), dtype=np.int)
array([1, 1, 1, 1, 1])
 
>>> np.ones((2, 1))
array([[ 1.],
       [ 1.]])
 
>>> s = (2,2)
>>> np.ones(s)
array([[ 1.,  1.],
       [ 1.,  1.]])
ones_like(a, dtype=None, order='K', subok=True)
Return an array of ones with the same shape and type as a given array.
 
Parameters
----------
a : array_like
    The shape and data-type of `a` define these same attributes of
    the returned array.
dtype : data-type, optional
    .. versionadded:: 1.6.0
    Overrides the data type of the result.
order : {'C', 'F', 'A', or 'K'}, optional
    .. versionadded:: 1.6.0
    Overrides the memory layout of the result. 'C' means C-order,
    'F' means F-order, 'A' means 'F' if `a` is Fortran contiguous,
    'C' otherwise. 'K' means match the layout of `a` as closely
    as possible.
subok : bool, optional.
    If True, then the newly created array will use the sub-class
    type of 'a', otherwise it will be a base-class array. Defaults
    to True.
 
Returns
-------
out : ndarray
    Array of ones with the same shape and type as `a`.
 
See Also
--------
zeros_like : Return an array of zeros with shape and type of input.
empty_like : Return an empty array with shape and type of input.
zeros : Return a new array setting values to zero.
ones : Return a new array setting values to one.
empty : Return a new uninitialized array.
 
Examples
--------
>>> x = np.arange(6)
>>> x = x.reshape((2, 3))
>>> x
array([[0, 1, 2],
       [3, 4, 5]])
>>> np.ones_like(x)
array([[1, 1, 1],
       [1, 1, 1]])
 
>>> y = np.arange(3, dtype=np.float)
>>> y
array([ 0.,  1.,  2.])
>>> np.ones_like(y)
array([ 1.,  1.,  1.])
outer(a, b)
Compute the outer product of two vectors.
 
Given two vectors, ``a = [a0, a1, ..., aM]`` and
``b = [b0, b1, ..., bN]``,
the outer product [1]_ is::
 
  [[a0*b0  a0*b1 ... a0*bN ]
   [a1*b0    .
   [ ...          .
   [aM*b0            aM*bN ]]
 
Parameters
----------
a : (M,) array_like
    First input vector.  Input is flattened if
    not already 1-dimensional.
b : (N,) array_like
    Second input vector.  Input is flattened if
    not already 1-dimensional.
 
Returns
-------
out : (M, N) ndarray
    ``out[i, j] = a[i] * b[j]``
 
See also
--------
inner, einsum
 
References
----------
.. [1] : G. H. Golub and C. F. van Loan, *Matrix Computations*, 3rd
         ed., Baltimore, MD, Johns Hopkins University Press, 1996,
         pg. 8.
 
Examples
--------
Make a (*very* coarse) grid for computing a Mandelbrot set:
 
>>> rl = np.outer(np.ones((5,)), np.linspace(-2, 2, 5))
>>> rl
array([[-2., -1.,  0.,  1.,  2.],
       [-2., -1.,  0.,  1.,  2.],
       [-2., -1.,  0.,  1.,  2.],
       [-2., -1.,  0.,  1.,  2.],
       [-2., -1.,  0.,  1.,  2.]])
>>> im = np.outer(1j*np.linspace(2, -2, 5), np.ones((5,)))
>>> im
array([[ 0.+2.j,  0.+2.j,  0.+2.j,  0.+2.j,  0.+2.j],
       [ 0.+1.j,  0.+1.j,  0.+1.j,  0.+1.j,  0.+1.j],
       [ 0.+0.j,  0.+0.j,  0.+0.j,  0.+0.j,  0.+0.j],
       [ 0.-1.j,  0.-1.j,  0.-1.j,  0.-1.j,  0.-1.j],
       [ 0.-2.j,  0.-2.j,  0.-2.j,  0.-2.j,  0.-2.j]])
>>> grid = rl + im
>>> grid
array([[-2.+2.j, -1.+2.j,  0.+2.j,  1.+2.j,  2.+2.j],
       [-2.+1.j, -1.+1.j,  0.+1.j,  1.+1.j,  2.+1.j],
       [-2.+0.j, -1.+0.j,  0.+0.j,  1.+0.j,  2.+0.j],
       [-2.-1.j, -1.-1.j,  0.-1.j,  1.-1.j,  2.-1.j],
       [-2.-2.j, -1.-2.j,  0.-2.j,  1.-2.j,  2.-2.j]])
 
An example using a "vector" of letters:
 
>>> x = np.array(['a', 'b', 'c'], dtype=object)
>>> np.outer(x, [1, 2, 3])
array([[a, aa, aaa],
       [b, bb, bbb],
       [c, cc, ccc]], dtype=object)
packbits(...)
packbits(myarray, axis=None)
 
Packs the elements of a binary-valued array into bits in a uint8 array.
 
The result is padded to full bytes by inserting zero bits at the end.
 
Parameters
----------
myarray : array_like
    An integer type array whose elements should be packed to bits.
axis : int, optional
    The dimension over which bit-packing is done.
    ``None`` implies packing the flattened array.
 
Returns
-------
packed : ndarray
    Array of type uint8 whose elements represent bits corresponding to the
    logical (0 or nonzero) value of the input elements. The shape of
    `packed` has the same number of dimensions as the input (unless `axis`
    is None, in which case the output is 1-D).
 
See Also
--------
unpackbits: Unpacks elements of a uint8 array into a binary-valued output
            array.
 
Examples
--------
>>> a = np.array([[[1,0,1],
...                [0,1,0]],
...               [[1,1,0],
...                [0,0,1]]])
>>> b = np.packbits(a, axis=-1)
>>> b
array([[[160],[64]],[[192],[32]]], dtype=uint8)
 
Note that in binary 160 = 1010 0000, 64 = 0100 0000, 192 = 1100 0000,
and 32 = 0010 0000.
pad(array, pad_width, mode=None, **kwargs)
Pads an array.
 
Parameters
----------
array : array_like of rank N
    Input array
pad_width : {sequence, int}
    Number of values padded to the edges of each axis.
    ((before_1, after_1), ... (before_N, after_N)) unique pad widths
    for each axis.
    ((before, after),) yields same before and after pad for each axis.
    (pad,) or int is a shortcut for before = after = pad width for all
    axes.
mode : {str, function}
    One of the following string values or a user supplied function.
 
    'constant'      Pads with a constant value.
    'edge'          Pads with the edge values of array.
    'linear_ramp'   Pads with the linear ramp between end_value and the
                    array edge value.
    'maximum'       Pads with the maximum value of all or part of the
                    vector along each axis.
    'mean'          Pads with the mean value of all or part of the
                    vector along each axis.
    'median'        Pads with the median value of all or part of the
                    vector along each axis.
    'minimum'       Pads with the minimum value of all or part of the
                    vector along each axis.
    'reflect'       Pads with the reflection of the vector mirrored on
                    the first and last values of the vector along each
                    axis.
    'symmetric'     Pads with the reflection of the vector mirrored
                    along the edge of the array.
    'wrap'          Pads with the wrap of the vector along the axis.
                    The first values are used to pad the end and the
                    end values are used to pad the beginning.
    <function>      Padding function, see Notes.
stat_length : {sequence, int}, optional
    Used in 'maximum', 'mean', 'median', and 'minimum'.  Number of
    values at edge of each axis used to calculate the statistic value.
 
    ((before_1, after_1), ... (before_N, after_N)) unique statistic
    lengths for each axis.
 
    ((before, after),) yields same before and after statistic lengths
    for each axis.
 
    (stat_length,) or int is a shortcut for before = after = statistic
    length for all axes.
 
    Default is ``None``, to use the entire axis.
constant_values : {sequence, int}, optional
    Used in 'constant'.  The values to set the padded values for each
    axis.
 
    ((before_1, after_1), ... (before_N, after_N)) unique pad constants
    for each axis.
 
    ((before, after),) yields same before and after constants for each
    axis.
 
    (constant,) or int is a shortcut for before = after = constant for
    all axes.
 
    Default is 0.
end_values : {sequence, int}, optional
    Used in 'linear_ramp'.  The values used for the ending value of the
    linear_ramp and that will form the edge of the padded array.
 
    ((before_1, after_1), ... (before_N, after_N)) unique end values
    for each axis.
 
    ((before, after),) yields same before and after end values for each
    axis.
 
    (constant,) or int is a shortcut for before = after = end value for
    all axes.
 
    Default is 0.
reflect_type : str {'even', 'odd'}, optional
    Used in 'reflect', and 'symmetric'.  The 'even' style is the
    default with an unaltered reflection around the edge value.  For
    the 'odd' style, the extented part of the array is created by
    subtracting the reflected values from two times the edge value.
 
Returns
-------
pad : ndarray
    Padded array of rank equal to `array` with shape increased
    according to `pad_width`.
 
Notes
-----
.. versionadded:: 1.7.0
 
For an array with rank greater than 1, some of the padding of later
axes is calculated from padding of previous axes.  This is easiest to
think about with a rank 2 array where the corners of the padded array
are calculated by using padded values from the first axis.
 
The padding function, if used, should return a rank 1 array equal in
length to the vector argument with padded values replaced. It has the
following signature:
 
    padding_func(vector, iaxis_pad_width, iaxis, **kwargs)
 
where
 
    vector : ndarray
        A rank 1 array already padded with zeros.  Padded values are
        vector[:pad_tuple[0]] and vector[-pad_tuple[1]:].
    iaxis_pad_width : tuple
        A 2-tuple of ints, iaxis_pad_width[0] represents the number of
        values padded at the beginning of vector where
        iaxis_pad_width[1] represents the number of values padded at
        the end of vector.
    iaxis : int
        The axis currently being calculated.
    kwargs : misc
        Any keyword arguments the function requires.
 
Examples
--------
>>> a = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> np.lib.pad(a, (2,3), 'constant', constant_values=(4,6))
array([4, 4, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 6, 6])
 
>>> np.lib.pad(a, (2,3), 'edge')
array([1, 1, 1, 2, 3, 4, 5, 5, 5, 5])
 
>>> np.lib.pad(a, (2,3), 'linear_ramp', end_values=(5,-4))
array([ 5,  3,  1,  2,  3,  4,  5,  2, -1, -4])
 
>>> np.lib.pad(a, (2,), 'maximum')
array([5, 5, 1, 2, 3, 4, 5, 5, 5])
 
>>> np.lib.pad(a, (2,), 'mean')
array([3, 3, 1, 2, 3, 4, 5, 3, 3])
 
>>> np.lib.pad(a, (2,), 'median')
array([3, 3, 1, 2, 3, 4, 5, 3, 3])
 
>>> a = [[1,2], [3,4]]
>>> np.lib.pad(a, ((3, 2), (2, 3)), 'minimum')
array([[1, 1, 1, 2, 1, 1, 1],
       [1, 1, 1, 2, 1, 1, 1],
       [1, 1, 1, 2, 1, 1, 1],
       [1, 1, 1, 2, 1, 1, 1],
       [3, 3, 3, 4, 3, 3, 3],
       [1, 1, 1, 2, 1, 1, 1],
       [1, 1, 1, 2, 1, 1, 1]])
 
>>> a = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> np.lib.pad(a, (2,3), 'reflect')
array([3, 2, 1, 2, 3, 4, 5, 4, 3, 2])
 
>>> np.lib.pad(a, (2,3), 'reflect', reflect_type='odd')
array([-1,  0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8])
 
>>> np.lib.pad(a, (2,3), 'symmetric')
array([2, 1, 1, 2, 3, 4, 5, 5, 4, 3])
 
>>> np.lib.pad(a, (2,3), 'symmetric', reflect_type='odd')
array([0, 1, 1, 2, 3, 4, 5, 5, 6, 7])
 
>>> np.lib.pad(a, (2,3), 'wrap')
array([4, 5, 1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3])
 
>>> def padwithtens(vector, pad_width, iaxis, kwargs):
...     vector[:pad_width[0]] = 10
...     vector[-pad_width[1]:] = 10
...     return vector
 
>>> a = np.arange(6)
>>> a = a.reshape((2,3))
 
>>> np.lib.pad(a, 2, padwithtens)
array([[10, 10, 10, 10, 10, 10, 10],
       [10, 10, 10, 10, 10, 10, 10],
       [10, 10,  0,  1,  2, 10, 10],
       [10, 10,  3,  4,  5, 10, 10],
       [10, 10, 10, 10, 10, 10, 10],
       [10, 10, 10, 10, 10, 10, 10]])
partition(a, kth, axis=-1, kind='introselect', order=None)
Return a partitioned copy of an array.
 
Creates a copy of the array with its elements rearranged in such a way that
the value of the element in kth position is in the position it would be in
a sorted array. All elements smaller than the kth element are moved before
this element and all equal or greater are moved behind it. The ordering of
the elements in the two partitions is undefined.
 
.. versionadded:: 1.8.0
 
Parameters
----------
a : array_like
    Array to be sorted.
kth : int or sequence of ints
    Element index to partition by. The kth value of the element will be in
    its final sorted position and all smaller elements will be moved before
    it and all equal or greater elements behind it.
    The order all elements in the partitions is undefined.
    If provided with a sequence of kth it will partition all elements
    indexed by kth  of them into their sorted position at once.
axis : int or None, optional
    Axis along which to sort. If None, the array is flattened before
    sorting. The default is -1, which sorts along the last axis.
kind : {'introselect'}, optional
    Selection algorithm. Default is 'introselect'.
order : list, optional
    When `a` is a structured array, this argument specifies which fields
    to compare first, second, and so on.  This list does not need to
    include all of the fields.
 
Returns
-------
partitioned_array : ndarray
    Array of the same type and shape as `a`.
 
See Also
--------
ndarray.partition : Method to sort an array in-place.
argpartition : Indirect partition.
sort : Full sorting
 
Notes
-----
The various selection algorithms are characterized by their average speed,
worst case performance, work space size, 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
================= ======= ============= ============ =======
'introselect'        1        O(n)           0         no
================= ======= ============= ============ =======
 
All the partition algorithms make temporary copies of the data when
partitioning along any but the last axis.  Consequently, partitioning
along the last axis is faster and uses less space than partitioning
along any other axis.
 
The sort order for complex numbers is lexicographic. If both the real
and imaginary parts are non-nan then the order is determined by the
real parts except when they are equal, in which case the order is
determined by the imaginary parts.
 
Examples
--------
>>> a = np.array([3, 4, 2, 1])
>>> np.partition(a, 3)
array([2, 1, 3, 4])
 
>>> np.partition(a, (1, 3))
array([1, 2, 3, 4])
percentile(a, q, axis=None, out=None, overwrite_input=False)
Compute the qth percentile of the data along the specified axis.
 
Returns the qth percentile of the array elements.
 
Parameters
----------
a : array_like
    Input array or object that can be converted to an array.
q : float in range of [0,100] (or sequence of floats)
    Percentile to compute which must be between 0 and 100 inclusive.
axis : int, optional
    Axis along which the percentiles are computed. The default (None)
    is to compute the median along a flattened version of the array.
out : ndarray, optional
    Alternative output array in which to place the result. It must
    have the same shape and buffer length as the expected output,
    but the type (of the output) will be cast if necessary.
overwrite_input : bool, optional
   If True, then allow use of memory of input array `a` for
   calculations. The input array will be modified by the call to
   median. This will save memory when you do not need to preserve
   the contents of the input array. Treat the input as undefined,
   but it will probably be fully or partially sorted.
   Default is False. Note that, if `overwrite_input` is True and the
   input is not already an array, an error will be raised.
 
Returns
-------
pcntile : ndarray
    A new array holding the result (unless `out` is specified, in
    which case that array is returned instead).  If the input contains
    integers, or floats of smaller precision than 64, then the output
    data-type is float64.  Otherwise, the output data-type is the same
    as that of the input.
 
See Also
--------
mean, median
 
Notes
-----
Given a vector V of length N, the qth percentile of V is the qth ranked
value in a sorted copy of V.  A weighted average of the two nearest
neighbors is used if the normalized ranking does not match q exactly.
The same as the median if ``q=50``, the same as the minimum if ``q=0``
and the same as the maximum if ``q=100``.
 
Examples
--------
>>> a = np.array([[10, 7, 4], [3, 2, 1]])
>>> a
array([[10,  7,  4],
       [ 3,  2,  1]])
>>> np.percentile(a, 50)
3.5
>>> np.percentile(a, 50, axis=0)
array([ 6.5,  4.5,  2.5])
>>> np.percentile(a, 50, axis=1)
array([ 7.,  2.])
 
>>> m = np.percentile(a, 50, axis=0)
>>> out = np.zeros_like(m)
>>> np.percentile(a, 50, axis=0, out=m)
array([ 6.5,  4.5,  2.5])
>>> m
array([ 6.5,  4.5,  2.5])
 
>>> b = a.copy()
>>> np.percentile(b, 50, axis=1, overwrite_input=True)
array([ 7.,  2.])
>>> assert not np.all(a==b)
>>> b = a.copy()
>>> np.percentile(b, 50, axis=None, overwrite_input=True)
3.5
piecewise(x, condlist, funclist, *args, **kw)
Evaluate a piecewise-defined function.
 
Given a set of conditions and corresponding functions, evaluate each
function on the input data wherever its condition is true.
 
Parameters
----------
x : ndarray
    The input domain.
condlist : list of bool arrays
    Each boolean array corresponds to a function in `funclist`.  Wherever
    `condlist[i]` is True, `funclist[i](x)` is used as the output value.
 
    Each boolean array in `condlist` selects a piece of `x`,
    and should therefore be of the same shape as `x`.
 
    The length of `condlist` must correspond to that of `funclist`.
    If one extra function is given, i.e. if
    ``len(funclist) - len(condlist) == 1``, then that extra function
    is the default value, used wherever all conditions are false.
funclist : list of callables, f(x,*args,**kw), or scalars
    Each function is evaluated over `x` wherever its corresponding
    condition is True.  It should take an array as input and give an array
    or a scalar value as output.  If, instead of a callable,
    a scalar is provided then a constant function (``lambda x: scalar``) is
    assumed.
args : tuple, optional
    Any further arguments given to `piecewise` are passed to the functions
    upon execution, i.e., if called ``piecewise(..., ..., 1, 'a')``, then
    each function is called as ``f(x, 1, 'a')``.
kw : dict, optional
    Keyword arguments used in calling `piecewise` are passed to the
    functions upon execution, i.e., if called
    ``piecewise(..., ..., lambda=1)``, then each function is called as
    ``f(x, lambda=1)``.
 
Returns
-------
out : ndarray
    The output is the same shape and type as x and is found by
    calling the functions in `funclist` on the appropriate portions of `x`,
    as defined by the boolean arrays in `condlist`.  Portions not covered
    by any condition have undefined values.
 
 
See Also
--------
choose, select, where
 
Notes
-----
This is similar to choose or select, except that functions are
evaluated on elements of `x` that satisfy the corresponding condition from
`condlist`.
 
The result is::
 
        |--
        |funclist[0](x[condlist[0]])
  out = |funclist[1](x[condlist[1]])
        |...
        |funclist[n2](x[condlist[n2]])
        |--
 
Examples
--------
Define the sigma function, which is -1 for ``x < 0`` and +1 for ``x >= 0``.
 
>>> x = np.linspace(-2.5, 2.5, 6)
>>> np.piecewise(x, [x < 0, x >= 0], [-1, 1])
array([-1., -1., -1.,  1.,  1.,  1.])
 
Define the absolute value, which is ``-x`` for ``x <0`` and ``x`` for
``x >= 0``.
 
>>> np.piecewise(x, [x < 0, x >= 0], [lambda x: -x, lambda x: x])
array([ 2.5,  1.5,  0.5,  0.5,  1.5,  2.5])
pkgload(*packages, **options)
Load one or more packages into parent package top-level namespace.
 
This function is intended to shorten the need to import many
subpackages, say of scipy, constantly with statements such as
 
  import scipy.linalg, scipy.fftpack, scipy.etc...
 
Instead, you can say:
 
  import scipy
  scipy.pkgload('linalg','fftpack',...)
 
or
 
  scipy.pkgload()
 
to load all of them in one call.
 
If a name which doesn't exist in scipy's namespace is
given, a warning is shown.
 
Parameters
----------
 *packages : arg-tuple
      the names (one or more strings) of all the modules one
      wishes to load into the top-level namespace.
 verbose= : integer
      verbosity level [default: -1].
      verbose=-1 will suspend also warnings.
 force= : bool
      when True, force reloading loaded packages [default: False].
 postpone= : bool
      when True, don't load packages [default: False]
place(arr, mask, vals)
Change elements of an array based on conditional and input values.
 
Similar to ``np.copyto(arr, vals, where=mask)``, the difference is that
`place` uses the first N elements of `vals`, where N is the number of
True values in `mask`, while `copyto` uses the elements where `mask`
is True.
 
Note that `extract` does the exact opposite of `place`.
 
Parameters
----------
arr : array_like
    Array to put data into.
mask : array_like
    Boolean mask array. Must have the same size as `a`.
vals : 1-D sequence
    Values to put into `a`. Only the first N elements are used, where
    N is the number of True values in `mask`. If `vals` is smaller
    than N it will be repeated.
 
See Also
--------
copyto, put, take, extract
 
Examples
--------
>>> arr = np.arange(6).reshape(2, 3)
>>> np.place(arr, arr>2, [44, 55])
>>> arr
array([[ 0,  1,  2],
       [44, 55, 44]])
pmt(rate, nper, pv, fv=0, when='end')
Compute the payment against loan principal plus interest.
 
Given:
 * a present value, `pv` (e.g., an amount borrowed)
 * a future value, `fv` (e.g., 0)
 * an interest `rate` compounded once per period, of which
   there are
 * `nper` total
 * and (optional) specification of whether payment is made
   at the beginning (`when` = {'begin', 1}) or the end
   (`when` = {'end', 0}) of each period
 
Return:
   the (fixed) periodic payment.
 
Parameters
----------
rate : array_like
    Rate of interest (per period)
nper : array_like
    Number of compounding periods
pv : array_like
    Present value
fv : array_like (optional)
    Future value (default = 0)
when : {{'begin', 1}, {'end', 0}}, {string, int}
    When payments are due ('begin' (1) or 'end' (0))
 
Returns
-------
out : ndarray
    Payment against loan plus interest.  If all input is scalar, returns a
    scalar float.  If any input is array_like, returns payment for each
    input element. If multiple inputs are array_like, they all must have
    the same shape.
 
Notes
-----
The payment is computed by solving the equation::
 
 fv +
 pv*(1 + rate)**nper +
 pmt*(1 + rate*when)/rate*((1 + rate)**nper - 1) == 0
 
or, when ``rate == 0``::
 
  fv + pv + pmt * nper == 0
 
for ``pmt``.
 
Note that computing a monthly mortgage payment is only
one use for this function.  For example, pmt returns the
periodic deposit one must make to achieve a specified
future balance given an initial deposit, a fixed,
periodically compounded interest rate, and the total
number of periods.
 
References
----------
.. [WRW] Wheeler, D. A., E. Rathke, and R. Weir (Eds.) (2009, May).
   Open Document Format for Office Applications (OpenDocument)v1.2,
   Part 2: Recalculated Formula (OpenFormula) Format - Annotated Version,
   Pre-Draft 12. Organization for the Advancement of Structured Information
   Standards (OASIS). Billerica, MA, USA. [ODT Document].
   Available:
   http://www.oasis-open.org/committees/documents.php
   ?wg_abbrev=office-formulaOpenDocument-formula-20090508.odt
 
Examples
--------
What is the monthly payment needed to pay off a $200,000 loan in 15
years at an annual interest rate of 7.5%?
 
>>> np.pmt(0.075/12, 12*15, 200000)
-1854.0247200054619
 
In order to pay-off (i.e., have a future-value of 0) the $200,000 obtained
today, a monthly payment of $1,854.02 would be required.  Note that this
example illustrates usage of `fv` having a default value of 0.
poly(seq_of_zeros)
Find the coefficients of a polynomial with the given sequence of roots.
 
Returns the coefficients of the polynomial whose leading coefficient
is one for the given sequence of zeros (multiple roots must be included
in the sequence as many times as their multiplicity; see Examples).
A square matrix (or array, which will be treated as a matrix) can also
be given, in which case the coefficients of the characteristic polynomial
of the matrix are returned.
 
Parameters
----------
seq_of_zeros : array_like, shape (N,) or (N, N)
    A sequence of polynomial roots, or a square array or matrix object.
 
Returns
-------
c : ndarray
    1D array of polynomial coefficients from highest to lowest degree:
 
    ``c[0] * x**(N) + c[1] * x**(N-1) + ... + c[N-1] * x + c[N]``
    where c[0] always equals 1.
 
Raises
------
ValueError
    If input is the wrong shape (the input must be a 1-D or square
    2-D array).
 
See Also
--------
polyval : Evaluate a polynomial at a point.
roots : Return the roots of a polynomial.
polyfit : Least squares polynomial fit.
poly1d : A one-dimensional polynomial class.
 
Notes
-----
Specifying the roots of a polynomial still leaves one degree of
freedom, typically represented by an undetermined leading
coefficient. [1]_ In the case of this function, that coefficient -
the first one in the returned array - is always taken as one. (If
for some reason you have one other point, the only automatic way
presently to leverage that information is to use ``polyfit``.)
 
The characteristic polynomial, :math:`p_a(t)`, of an `n`-by-`n`
matrix **A** is given by
 
    :math:`p_a(t) = \mathrm{det}(t\, \mathbf{I} - \mathbf{A})`,
 
where **I** is the `n`-by-`n` identity matrix. [2]_
 
References
----------
.. [1] M. Sullivan and M. Sullivan, III, "Algebra and Trignometry,
   Enhanced With Graphing Utilities," Prentice-Hall, pg. 318, 1996.
 
.. [2] G. Strang, "Linear Algebra and Its Applications, 2nd Edition,"
   Academic Press, pg. 182, 1980.
 
Examples
--------
Given a sequence of a polynomial's zeros:
 
>>> np.poly((0, 0, 0)) # Multiple root example
array([1, 0, 0, 0])
 
The line above represents z**3 + 0*z**2 + 0*z + 0.
 
>>> np.poly((-1./2, 0, 1./2))
array([ 1.  ,  0.  , -0.25,  0.  ])
 
The line above represents z**3 - z/4
 
>>> np.poly((np.random.random(1.)[0], 0, np.random.random(1.)[0]))
array([ 1.        , -0.77086955,  0.08618131,  0.        ]) #random
 
Given a square array object:
 
>>> P = np.array([[0, 1./3], [-1./2, 0]])
>>> np.poly(P)
array([ 1.        ,  0.        ,  0.16666667])
 
Or a square matrix object:
 
>>> np.poly(np.matrix(P))
array([ 1.        ,  0.        ,  0.16666667])
 
Note how in all cases the leading coefficient is always 1.
polyadd(a1, a2)
Find the sum of two polynomials.
 
Returns the polynomial resulting from the sum of two input polynomials.
Each input must be either a poly1d object or a 1D sequence of polynomial
coefficients, from highest to lowest degree.
 
Parameters
----------
a1, a2 : array_like or poly1d object
    Input polynomials.
 
Returns
-------
out : ndarray or poly1d object
    The sum of the inputs. If either input is a poly1d object, then the
    output is also a poly1d object. Otherwise, it is a 1D array of
    polynomial coefficients from highest to lowest degree.
 
See Also
--------
poly1d : A one-dimensional polynomial class.
poly, polyadd, polyder, polydiv, polyfit, polyint, polysub, polyval
 
Examples
--------
>>> np.polyadd([1, 2], [9, 5, 4])
array([9, 6, 6])
 
Using poly1d objects:
 
>>> p1 = np.poly1d([1, 2])
>>> p2 = np.poly1d([9, 5, 4])
>>> print p1
1 x + 2
>>> print p2
   2
9 x + 5 x + 4
>>> print np.polyadd(p1, p2)
   2
9 x + 6 x + 6
polyder(p, m=1)
Return the derivative of the specified order of a polynomial.
 
Parameters
----------
p : poly1d or sequence
    Polynomial to differentiate.
    A sequence is interpreted as polynomial coefficients, see `poly1d`.
m : int, optional
    Order of differentiation (default: 1)
 
Returns
-------
der : poly1d
    A new polynomial representing the derivative.
 
See Also
--------
polyint : Anti-derivative of a polynomial.
poly1d : Class for one-dimensional polynomials.
 
Examples
--------
The derivative of the polynomial :math:`x^3 + x^2 + x^1 + 1` is:
 
>>> p = np.poly1d([1,1,1,1])
>>> p2 = np.polyder(p)
>>> p2
poly1d([3, 2, 1])
 
which evaluates to:
 
>>> p2(2.)
17.0
 
We can verify this, approximating the derivative with
``(f(x + h) - f(x))/h``:
 
>>> (p(2. + 0.001) - p(2.)) / 0.001
17.007000999997857
 
The fourth-order derivative of a 3rd-order polynomial is zero:
 
>>> np.polyder(p, 2)
poly1d([6, 2])
>>> np.polyder(p, 3)
poly1d([6])
>>> np.polyder(p, 4)
poly1d([ 0.])
polydiv(u, v)
Returns the quotient and remainder of polynomial division.
 
The input arrays are the coefficients (including any coefficients
equal to zero) of the "numerator" (dividend) and "denominator"
(divisor) polynomials, respectively.
 
Parameters
----------
u : array_like or poly1d
    Dividend polynomial's coefficients.
 
v : array_like or poly1d
    Divisor polynomial's coefficients.
 
Returns
-------
q : ndarray
    Coefficients, including those equal to zero, of the quotient.
r : ndarray
    Coefficients, including those equal to zero, of the remainder.
 
See Also
--------
poly, polyadd, polyder, polydiv, polyfit, polyint, polymul, polysub,
polyval
 
Notes
-----
Both `u` and `v` must be 0-d or 1-d (ndim = 0 or 1), but `u.ndim` need
not equal `v.ndim`. In other words, all four possible combinations -
``u.ndim = v.ndim = 0``, ``u.ndim = v.ndim = 1``,
``u.ndim = 1, v.ndim = 0``, and ``u.ndim = 0, v.ndim = 1`` - work.
 
Examples
--------
.. math:: \frac{3x^2 + 5x + 2}{2x + 1} = 1.5x + 1.75, remainder 0.25
 
>>> x = np.array([3.0, 5.0, 2.0])
>>> y = np.array([2.0, 1.0])
>>> np.polydiv(x, y)
(array([ 1.5 ,  1.75]), array([ 0.25]))
polyfit(x, y, deg, rcond=None, full=False, w=None, cov=False)
Least squares polynomial fit.
 
Fit a polynomial ``p(x) = p[0] * x**deg + ... + p[deg]`` of degree `deg`
to points `(x, y)`. Returns a vector of coefficients `p` that minimises
the squared error.
 
Parameters
----------
x : array_like, shape (M,)
    x-coordinates of the M sample points ``(x[i], y[i])``.
y : array_like, shape (M,) or (M, K)
    y-coordinates of the sample points. Several data sets of sample
    points sharing the same x-coordinates can be fitted at once by
    passing in a 2D-array that contains one dataset per column.
deg : int
    Degree of the fitting polynomial
rcond : float, optional
    Relative condition number of the fit. Singular values smaller than this
    relative to the largest singular value will be ignored. The default
    value is len(x)*eps, where eps is the relative precision of the float
    type, about 2e-16 in most cases.
full : bool, optional
    Switch determining nature of return value. When it is
    False (the default) just the coefficients are returned, when True
    diagnostic information from the singular value decomposition is also
    returned.
w : array_like, shape (M,), optional
    weights to apply to the y-coordinates of the sample points.
cov : bool, optional
    Return the estimate and the covariance matrix of the estimate
    If full is True, then cov is not returned.
 
Returns
-------
p : ndarray, shape (M,) or (M, K)
    Polynomial coefficients, highest power first.
    If `y` was 2-D, the coefficients for `k`-th data set are in ``p[:,k]``.
 
residuals, rank, singular_values, rcond : present only if `full` = True
    Residuals of the least-squares fit, the effective rank of the scaled
    Vandermonde coefficient matrix, its singular values, and the specified
    value of `rcond`. For more details, see `linalg.lstsq`.
 
V : ndaray, shape (M,M) or (M,M,K) : present only if `full` = False and `cov`=True
    The covariance matrix of the polynomial coefficient estimates.  The diagonal
    of this matrix are the variance estimates for each coefficient.  If y is a 2-d
    array, then the covariance matrix for the `k`-th data set are in ``V[:,:,k]``
 
 
Warns
-----
RankWarning
    The rank of the coefficient matrix in the least-squares fit is
    deficient. The warning is only raised if `full` = False.
 
    The warnings can be turned off by
 
    >>> import warnings
    >>> warnings.simplefilter('ignore', np.RankWarning)
 
See Also
--------
polyval : Computes polynomial values.
linalg.lstsq : Computes a least-squares fit.
scipy.interpolate.UnivariateSpline : Computes spline fits.
 
Notes
-----
The solution minimizes the squared error
 
.. math ::
    E = \sum_{j=0}^k |p(x_j) - y_j|^2
 
in the equations::
 
    x[0]**n * p[n] + ... + x[0] * p[1] + p[0] = y[0]
    x[1]**n * p[n] + ... + x[1] * p[1] + p[0] = y[1]
    ...
    x[k]**n * p[n] + ... + x[k] * p[1] + p[0] = y[k]
 
The coefficient matrix of the coefficients `p` is a Vandermonde matrix.
 
`polyfit` issues a `RankWarning` when the least-squares fit is badly
conditioned. This implies that the best fit is not well-defined due
to numerical error. The results may be improved by lowering the polynomial
degree or by replacing `x` by `x` - `x`.mean(). The `rcond` parameter
can also be set to a value smaller than its default, but the resulting
fit may be spurious: including contributions from the small singular
values can add numerical noise to the result.
 
Note that fitting polynomial coefficients is inherently badly conditioned
when the degree of the polynomial is large or the interval of sample points
is badly centered. The quality of the fit should always be checked in these
cases. When polynomial fits are not satisfactory, splines may be a good
alternative.
 
References
----------
.. [1] Wikipedia, "Curve fitting",
       http://en.wikipedia.org/wiki/Curve_fitting
.. [2] Wikipedia, "Polynomial interpolation",
       http://en.wikipedia.org/wiki/Polynomial_interpolation
 
Examples
--------
>>> x = np.array([0.0, 1.0, 2.0, 3.0,  4.0,  5.0])
>>> y = np.array([0.0, 0.8, 0.9, 0.1, -0.8, -1.0])
>>> z = np.polyfit(x, y, 3)
>>> z
array([ 0.08703704, -0.81349206,  1.69312169, -0.03968254])
 
It is convenient to use `poly1d` objects for dealing with polynomials:
 
>>> p = np.poly1d(z)
>>> p(0.5)
0.6143849206349179
>>> p(3.5)
-0.34732142857143039
>>> p(10)
22.579365079365115
 
High-order polynomials may oscillate wildly:
 
>>> p30 = np.poly1d(np.polyfit(x, y, 30))
/... RankWarning: Polyfit may be poorly conditioned...
>>> p30(4)
-0.80000000000000204
>>> p30(5)
-0.99999999999999445
>>> p30(4.5)
-0.10547061179440398
 
Illustration:
 
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> xp = np.linspace(-2, 6, 100)
>>> plt.plot(x, y, '.', xp, p(xp), '-', xp, p30(xp), '--')
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x...>, <matplotlib.lines.Line2D object at 0x...>, <matplotlib.lines.Line2D object at 0x...>]
>>> plt.ylim(-2,2)
(-2, 2)
>>> plt.show()
polyint(p, m=1, k=None)
Return an antiderivative (indefinite integral) of a polynomial.
 
The returned order `m` antiderivative `P` of polynomial `p` satisfies
:math:`\frac{d^m}{dx^m}P(x) = p(x)` and is defined up to `m - 1`
integration constants `k`. The constants determine the low-order
polynomial part
 
.. math:: \frac{k_{m-1}}{0!} x^0 + \ldots + \frac{k_0}{(m-1)!}x^{m-1}
 
of `P` so that :math:`P^{(j)}(0) = k_{m-j-1}`.
 
Parameters
----------
p : {array_like, poly1d}
    Polynomial to differentiate.
    A sequence is interpreted as polynomial coefficients, see `poly1d`.
m : int, optional
    Order of the antiderivative. (Default: 1)
k : {None, list of `m` scalars, scalar}, optional
    Integration constants. They are given in the order of integration:
    those corresponding to highest-order terms come first.
 
    If ``None`` (default), all constants are assumed to be zero.
    If `m = 1`, a single scalar can be given instead of a list.
 
See Also
--------
polyder : derivative of a polynomial
poly1d.integ : equivalent method
 
Examples
--------
The defining property of the antiderivative:
 
>>> p = np.poly1d([1,1,1])
>>> P = np.polyint(p)
>>> P
poly1d([ 0.33333333,  0.5       ,  1.        ,  0.        ])
>>> np.polyder(P) == p
True
 
The integration constants default to zero, but can be specified:
 
>>> P = np.polyint(p, 3)
>>> P(0)
0.0
>>> np.polyder(P)(0)
0.0
>>> np.polyder(P, 2)(0)
0.0
>>> P = np.polyint(p, 3, k=[6,5,3])
>>> P
poly1d([ 0.01666667,  0.04166667,  0.16666667,  3. ,  5. ,  3. ])
 
Note that 3 = 6 / 2!, and that the constants are given in the order of
integrations. Constant of the highest-order polynomial term comes first:
 
>>> np.polyder(P, 2)(0)
6.0
>>> np.polyder(P, 1)(0)
5.0
>>> P(0)
3.0
polymul(a1, a2)
Find the product of two polynomials.
 
Finds the polynomial resulting from the multiplication of the two input
polynomials. Each input must be either a poly1d object or a 1D sequence
of polynomial coefficients, from highest to lowest degree.
 
Parameters
----------
a1, a2 : array_like or poly1d object
    Input polynomials.
 
Returns
-------
out : ndarray or poly1d object
    The polynomial resulting from the multiplication of the inputs. If
    either inputs is a poly1d object, then the output is also a poly1d
    object. Otherwise, it is a 1D array of polynomial coefficients from
    highest to lowest degree.
 
See Also
--------
poly1d : A one-dimensional polynomial class.
poly, polyadd, polyder, polydiv, polyfit, polyint, polysub,
polyval
 
Examples
--------
>>> np.polymul([1, 2, 3], [9, 5, 1])
array([ 9, 23, 38, 17,  3])
 
Using poly1d objects:
 
>>> p1 = np.poly1d([1, 2, 3])
>>> p2 = np.poly1d([9, 5, 1])
>>> print p1
   2
1 x + 2 x + 3
>>> print p2
   2
9 x + 5 x + 1
>>> print np.polymul(p1, p2)
   4      3      2
9 x + 23 x + 38 x + 17 x + 3
polysub(a1, a2)
Difference (subtraction) of two polynomials.
 
Given two polynomials `a1` and `a2`, returns ``a1 - a2``.
`a1` and `a2` can be either array_like sequences of the polynomials'
coefficients (including coefficients equal to zero), or `poly1d` objects.
 
Parameters
----------
a1, a2 : array_like or poly1d
    Minuend and subtrahend polynomials, respectively.
 
Returns
-------
out : ndarray or poly1d
    Array or `poly1dobject of the difference polynomial's coefficients.
 
See Also
--------
polyval, polydiv, polymul, polyadd
 
Examples
--------
.. math:: (2 x^2 + 10 x - 2) - (3 x^2 + 10 x -4) = (-x^2 + 2)
 
>>> np.polysub([2, 10, -2], [3, 10, -4])
array([-1,  0,  2])
polyval(p, x)
Evaluate a polynomial at specific values.
 
If `p` is of length N, this function returns the value:
 
    ``p[0]*x**(N-1) + p[1]*x**(N-2) + ... + p[N-2]*x + p[N-1]``
 
If `x` is a sequence, then `p(x)` is returned for each element of `x`.
If `x` is another polynomial then the composite polynomial `p(x(t))`
is returned.
 
Parameters
----------
p : array_like or poly1d object
   1D array of polynomial coefficients (including coefficients equal
   to zero) from highest degree to the constant term, or an
   instance of poly1d.
x : array_like or poly1d object
   A number, a 1D array of numbers, or an instance of poly1d, "at"
   which to evaluate `p`.
 
Returns
-------
values : ndarray or poly1d
   If `x` is a poly1d instance, the result is the composition of the two
   polynomials, i.e., `x` is "substituted" in `p` and the simplified
   result is returned. In addition, the type of `x` - array_like or
   poly1d - governs the type of the output: `x` array_like => `values`
   array_like, `x` a poly1d object => `values` is also.
 
See Also
--------
poly1d: A polynomial class.
 
Notes
-----
Horner's scheme [1]_ is used to evaluate the polynomial. Even so,
for polynomials of high degree the values may be inaccurate due to
rounding errors. Use carefully.
 
References
----------
.. [1] I. N. Bronshtein, K. A. Semendyayev, and K. A. Hirsch (Eng.
   trans. Ed.), *Handbook of Mathematics*, New York, Van Nostrand
   Reinhold Co., 1985, pg. 720.
 
Examples
--------
>>> np.polyval([3,0,1], 5)  # 3 * 5**2 + 0 * 5**1 + 1
76
>>> np.polyval([3,0,1], np.poly1d(5))
poly1d([ 76.])
>>> np.polyval(np.poly1d([3,0,1]), 5)
76
>>> np.polyval(np.poly1d([3,0,1]), np.poly1d(5))
poly1d([ 76.])
ppmt(rate, per, nper, pv, fv=0.0, when='end')
Compute the payment against loan principal.
 
Parameters
----------
rate : array_like
    Rate of interest (per period)
per : array_like, int
    Amount paid against the loan changes.  The `per` is the period of
    interest.
nper : array_like
    Number of compounding periods
pv : array_like
    Present value
fv : array_like, optional
    Future value
when : {{'begin', 1}, {'end', 0}}, {string, int}
    When payments are due ('begin' (1) or 'end' (0))
 
See Also
--------
pmt, pv, ipmt
prod(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=False)
Return the product of array elements over a given axis.
 
Parameters
----------
a : array_like
    Input data.
axis : None or int or tuple of ints, optional
    Axis or axes along which a product is performed.
    The default (`axis` = `None`) is perform a product over all
    the dimensions of the input array. `axis` may be negative, in
    which case it counts from the last to the first axis.
 
    .. versionadded:: 1.7.0
 
    If this is a tuple of ints, a product is performed on multiple
    axes, instead of a single axis or all the axes as before.
dtype : data-type, optional
    The data-type of the returned array, as well as of the accumulator
    in which the elements are multiplied.  By default, if `a` is of
    integer type, `dtype` is the default platform integer. (Note: if
    the type of `a` is unsigned, then so is `dtype`.)  Otherwise,
    the dtype is the same as that of `a`.
out : ndarray, optional
    Alternative output array in which to place the result. It must have
    the same shape as the expected output, but the type of the
    output values will be cast if necessary.
keepdims : bool, optional
    If this is set to True, the axes which are reduced are left
    in the result as dimensions with size one. With this option,
    the result will broadcast correctly against the original `arr`.
 
Returns
-------
product_along_axis : ndarray, see `dtype` parameter above.
    An array shaped as `a` but with the specified axis removed.
    Returns a reference to `out` if specified.
 
See Also
--------
ndarray.prod : equivalent method
numpy.doc.ufuncs : Section "Output arguments"
 
Notes
-----
Arithmetic is modular when using integer types, and no error is
raised on overflow.  That means that, on a 32-bit platform:
 
>>> x = np.array([536870910, 536870910, 536870910, 536870910])
>>> np.prod(x) #random
16
 
Examples
--------
By default, calculate the product of all elements:
 
>>> np.prod([1.,2.])
2.0
 
Even when the input array is two-dimensional:
 
>>> np.prod([[1.,2.],[3.,4.]])
24.0
 
But we can also specify the axis over which to multiply:
 
>>> np.prod([[1.,2.],[3.,4.]], axis=1)
array([  2.,  12.])
 
If the type of `x` is unsigned, then the output type is
the unsigned platform integer:
 
>>> x = np.array([1, 2, 3], dtype=np.uint8)
>>> np.prod(x).dtype == np.uint
True
 
If `x` is of a signed integer type, then the output type
is the default platform integer:
 
>>> x = np.array([1, 2, 3], dtype=np.int8)
>>> np.prod(x).dtype == np.int
True
product(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=False)
Return the product of array elements over a given axis.
 
See Also
--------
prod : equivalent function; see for details.
promote_types(...)
promote_types(type1, type2)
 
Returns the data type with the smallest size and smallest scalar
kind to which both ``type1`` and ``type2`` may be safely cast.
The returned data type is always in native byte order.
 
This function is symmetric and associative.
 
Parameters
----------
type1 : dtype or dtype specifier
    First data type.
type2 : dtype or dtype specifier
    Second data type.
 
Returns
-------
out : dtype
    The promoted data type.
 
Notes
-----
.. versionadded:: 1.6.0
 
See Also
--------
result_type, dtype, can_cast
 
Examples
--------
>>> np.promote_types('f4', 'f8')
dtype('float64')
 
>>> np.promote_types('i8', 'f4')
dtype('float64')
 
>>> np.promote_types('>i8', '<c8')
dtype('complex128')
 
>>> np.promote_types('i1', 'S8')
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: invalid type promotion
ptp(a, axis=None, out=None)
Range of values (maximum - minimum) along an axis.
 
The name of the function comes from the acronym for 'peak to peak'.
 
Parameters
----------
a : array_like
    Input values.
axis : int, optional
    Axis along which to find the peaks.  By default, flatten the
    array.
out : array_like
    Alternative output array in which to place the result. It must
    have the same shape and buffer length as the expected output,
    but the type of the output values will be cast if necessary.
 
Returns
-------
ptp : ndarray
    A new array holding the result, unless `out` was
    specified, in which case a reference to `out` is returned.
 
Examples
--------
>>> x = np.arange(4).reshape((2,2))
>>> x
array([[0, 1],
       [2, 3]])
 
>>> np.ptp(x, axis=0)
array([2, 2])
 
>>> np.ptp(x, axis=1)
array([1, 1])
put(a, ind, v, mode='raise')
Replaces specified elements of an array with given values.
 
The indexing works on the flattened target array. `put` is roughly
equivalent to:
 
::
 
    a.flat[ind] = v
 
Parameters
----------
a : ndarray
    Target array.
ind : array_like
    Target indices, interpreted as integers.
v : array_like
    Values to place in `a` at target indices. If `v` is shorter than
    `ind` it will be repeated as necessary.
mode : {'raise', 'wrap', 'clip'}, optional
    Specifies how out-of-bounds indices will behave.
 
    * 'raise' -- raise an error (default)
    * 'wrap' -- wrap around
    * 'clip' -- clip to the range
 
    'clip' mode means that all indices that are too large are replaced
    by the index that addresses the last element along that axis. Note
    that this disables indexing with negative numbers.
 
See Also
--------
putmask, place
 
Examples
--------
>>> a = np.arange(5)
>>> np.put(a, [0, 2], [-44, -55])
>>> a
array([-44,   1, -55,   3,   4])
 
>>> a = np.arange(5)
>>> np.put(a, 22, -5, mode='clip')
>>> a
array([ 0,  1,  2,  3, -5])
putmask(...)
putmask(a, mask, values)
 
Changes elements of an array based on conditional and input values.
 
Sets ``a.flat[n] = values[n]`` for each n where ``mask.flat[n]==True``.
 
If `values` is not the same size as `a` and `mask` then it will repeat.
This gives behavior different from ``a[mask] = values``.
 
.. note:: The `putmask` functionality is also provided by `copyto`, which
          can be significantly faster and in addition is NA-aware
          (`preservena` keyword).  Replacing `putmask` with
          ``np.copyto(a, values, where=mask)`` is recommended.
 
Parameters
----------
a : array_like
    Target array.
mask : array_like
    Boolean mask array. It has to be the same shape as `a`.
values : array_like
    Values to put into `a` where `mask` is True. If `values` is smaller
    than `a` it will be repeated.
 
See Also
--------
place, put, take, copyto
 
Examples
--------
>>> x = np.arange(6).reshape(2, 3)
>>> np.putmask(x, x>2, x**2)
>>> x
array([[ 0,  1,  2],
       [ 9, 16, 25]])
 
If `values` is smaller than `a` it is repeated:
 
>>> x = np.arange(5)
>>> np.putmask(x, x>1, [-33, -44])
>>> x
array([  0,   1, -33, -44, -33])
pv(rate, nper, pmt, fv=0.0, when='end')
Compute the present value.
 
Given:
 * a future value, `fv`
 * an interest `rate` compounded once per period, of which
   there are
 * `nper` total
 * a (fixed) payment, `pmt`, paid either
 * at the beginning (`when` = {'begin', 1}) or the end
   (`when` = {'end', 0}) of each period
 
Return:
   the value now
 
Parameters
----------
rate : array_like
    Rate of interest (per period)
nper : array_like
    Number of compounding periods
pmt : array_like
    Payment
fv : array_like, optional
    Future value
when : {{'begin', 1}, {'end', 0}}, {string, int}, optional
    When payments are due ('begin' (1) or 'end' (0))
 
Returns
-------
out : ndarrayfloat
    Present value of a series of payments or investments.
 
Notes
-----
The present value is computed by solving the equation::
 
 fv +
 pv*(1 + rate)**nper +
 pmt*(1 + rate*when)/rate*((1 + rate)**nper - 1) = 0
 
or, when ``rate = 0``::
 
 fv + pv + pmt * nper = 0
 
for `pv`, which is then returned.
 
References
----------
.. [WRW] Wheeler, D. A., E. Rathke, and R. Weir (Eds.) (2009, May).
   Open Document Format for Office Applications (OpenDocument)v1.2,
   Part 2: Recalculated Formula (OpenFormula) Format - Annotated Version,
   Pre-Draft 12. Organization for the Advancement of Structured Information
   Standards (OASIS). Billerica, MA, USA. [ODT Document].
   Available:
   http://www.oasis-open.org/committees/documents.php?wg_abbrev=office-formula
   OpenDocument-formula-20090508.odt
 
Examples
--------
What is the present value (e.g., the initial investment)
of an investment that needs to total $15692.93
after 10 years of saving $100 every month?  Assume the
interest rate is 5% (annually) compounded monthly.
 
>>> np.pv(0.05/12, 10*12, -100, 15692.93)
-100.00067131625819
 
By convention, the negative sign represents cash flow out
(i.e., money not available today).  Thus, to end up with
$15,692.93 in 10 years saving $100 a month at 5% annual
interest, one's initial deposit should also be $100.
 
If any input is array_like, ``pv`` returns an array of equal shape.
Let's compare different interest rates in the example above:
 
>>> a = np.array((0.05, 0.04, 0.03))/12
>>> np.pv(a, 10*12, -100, 15692.93)
array([ -100.00067132,  -649.26771385, -1273.78633713])
 
So, to end up with the same $15692.93 under the same $100 per month
"savings plan," for annual interest rates of 4% and 3%, one would
need initial investments of $649.27 and $1273.79, respectively.
rank(a)
Return the number of dimensions of an array.
 
If `a` is not already an array, a conversion is attempted.
Scalars are zero dimensional.
 
Parameters
----------
a : array_like
    Array whose number of dimensions is desired. If `a` is not an array,
    a conversion is attempted.
 
Returns
-------
number_of_dimensions : int
    The number of dimensions in the array.
 
See Also
--------
ndim : equivalent function
ndarray.ndim : equivalent property
shape : dimensions of array
ndarray.shape : dimensions of array
 
Notes
-----
In the old Numeric package, `rank` was the term used for the number of
dimensions, but in Numpy `ndim` is used instead.
 
Examples
--------
>>> np.rank([1,2,3])
1
>>> np.rank(np.array([[1,2,3],[4,5,6]]))
2
>>> np.rank(1)
0
rate(nper, pmt, pv, fv, when='end', guess=0.1, tol=1e-06, maxiter=100)
Compute the rate of interest per period.
 
Parameters
----------
nper : array_like
    Number of compounding periods
pmt : array_like
    Payment
pv : array_like
    Present value
fv : array_like
    Future value
when : {{'begin', 1}, {'end', 0}}, {string, int}, optional
    When payments are due ('begin' (1) or 'end' (0))
guess : float, optional
    Starting guess for solving the rate of interest
tol : float, optional
    Required tolerance for the solution
maxiter : int, optional
    Maximum iterations in finding the solution
 
Notes
-----
The rate of interest is computed by iteratively solving the
(non-linear) equation::
 
 fv + pv*(1+rate)**nper + pmt*(1+rate*when)/rate * ((1+rate)**nper - 1) = 0
 
for ``rate``.
 
References
----------
Wheeler, D. A., E. Rathke, and R. Weir (Eds.) (2009, May). Open Document
Format for Office Applications (OpenDocument)v1.2, Part 2: Recalculated
Formula (OpenFormula) Format - Annotated Version, Pre-Draft 12.
Organization for the Advancement of Structured Information Standards
(OASIS). Billerica, MA, USA. [ODT Document]. Available:
http://www.oasis-open.org/committees/documents.php?wg_abbrev=office-formula
OpenDocument-formula-20090508.odt
ravel(a, order='C')
Return a flattened array.
 
A 1-D array, containing the elements of the input, is returned.  A copy is
made only if needed.
 
Parameters
----------
a : array_like
    Input array.  The elements in `a` are read in the order specified by
    `order`, and packed as a 1-D array.
order : {'C','F', 'A', 'K'}, optional
    The elements of `a` are read using this index order. 'C' means to
    index the elements in C-like order, with the last axis index changing
    fastest, back to the first axis index changing slowest.   'F' means to
    index the elements in Fortran-like index order, with the first index
    changing fastest, and the last index changing slowest. Note that the 'C'
    and 'F' options take no account of the memory layout of the underlying
    array, and only refer to the order of axis indexing.  'A' means to read
    the elements in Fortran-like index order if `a` is Fortran *contiguous*
    in memory, C-like order otherwise.  'K' means to read the elements in
    the order they occur in memory, except for reversing the data when
    strides are negative.  By default, 'C' index order is used.
 
Returns
-------
1d_array : ndarray
    Output of the same dtype as `a`, and of shape ``(a.size,)``.
 
See Also
--------
ndarray.flat : 1-D iterator over an array.
ndarray.flatten : 1-D array copy of the elements of an array
                  in row-major order.
 
Notes
-----
In C-like (row-major) order, in two dimensions, the row index varies the
slowest, and the column index the quickest.  This can be generalized to
multiple dimensions, where row-major order implies that the index along the
first axis varies slowest, and the index along the last quickest.  The
opposite holds for Fortran-like, or column-major, index ordering.
 
Examples
--------
It is equivalent to ``reshape(-1, order=order)``.
 
>>> x = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
>>> print np.ravel(x)
[1 2 3 4 5 6]
 
>>> print x.reshape(-1)
[1 2 3 4 5 6]
 
>>> print np.ravel(x, order='F')
[1 4 2 5 3 6]
 
When ``order`` is 'A', it will preserve the array's 'C' or 'F' ordering:
 
>>> print np.ravel(x.T)
[1 4 2 5 3 6]
>>> print np.ravel(x.T, order='A')
[1 2 3 4 5 6]
 
When ``order`` is 'K', it will preserve orderings that are neither 'C'
nor 'F', but won't reverse axes:
 
>>> a = np.arange(3)[::-1]; a
array([2, 1, 0])
>>> a.ravel(order='C')
array([2, 1, 0])
>>> a.ravel(order='K')
array([2, 1, 0])
 
>>> a = np.arange(12).reshape(2,3,2).swapaxes(1,2); a
array([[[ 0,  2,  4],
        [ 1,  3,  5]],
       [[ 6,  8, 10],
        [ 7,  9, 11]]])
>>> a.ravel(order='C')
array([ 0,  2,  4,  1,  3,  5,  6,  8, 10,  7,  9, 11])
>>> a.ravel(order='K')
array([ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11])
ravel_multi_index(...)
ravel_multi_index(multi_index, dims, mode='raise', order='C')
 
Converts a tuple of index arrays into an array of flat
indices, applying boundary modes to the multi-index.
 
Parameters
----------
multi_index : tuple of array_like
    A tuple of integer arrays, one array for each dimension.
dims : tuple of ints
    The shape of array into which the indices from ``multi_index`` apply.
mode : {'raise', 'wrap', 'clip'}, optional
    Specifies how out-of-bounds indices are handled.  Can specify
    either one mode or a tuple of modes, one mode per index.
 
    * 'raise' -- raise an error (default)
    * 'wrap' -- wrap around
    * 'clip' -- clip to the range
 
    In 'clip' mode, a negative index which would normally
    wrap will clip to 0 instead.
order : {'C', 'F'}, optional
    Determines whether the multi-index should be viewed as indexing in
    C (row-major) order or FORTRAN (column-major) order.
 
Returns
-------
raveled_indices : ndarray
    An array of indices into the flattened version of an array
    of dimensions ``dims``.
 
See Also
--------
unravel_index
 
Notes
-----
.. versionadded:: 1.6.0
 
Examples
--------
>>> arr = np.array([[3,6,6],[4,5,1]])
>>> np.ravel_multi_index(arr, (7,6))
array([22, 41, 37])
>>> np.ravel_multi_index(arr, (7,6), order='F')
array([31, 41, 13])
>>> np.ravel_multi_index(arr, (4,6), mode='clip')
array([22, 23, 19])
>>> np.ravel_multi_index(arr, (4,4), mode=('clip','wrap'))
array([12, 13, 13])
 
>>> np.ravel_multi_index((3,1,4,1), (6,7,8,9))
1621
real(val)
Return the real part of the elements of the array.
 
Parameters
----------
val : array_like
    Input array.
 
Returns
-------
out : ndarray
    Output array. If `val` is real, the type of `val` is used for the
    output.  If `val` has complex elements, the returned type is float.
 
See Also
--------
real_if_close, imag, angle
 
Examples
--------
>>> a = np.array([1+2j, 3+4j, 5+6j])
>>> a.real
array([ 1.,  3.,  5.])
>>> a.real = 9
>>> a
array([ 9.+2.j,  9.+4.j,  9.+6.j])
>>> a.real = np.array([9, 8, 7])
>>> a
array([ 9.+2.j,  8.+4.j,  7.+6.j])
real_if_close(a, tol=100)
If complex input returns a real array if complex parts are close to zero.
 
"Close to zero" is defined as `tol` * (machine epsilon of the type for
`a`).
 
Parameters
----------
a : array_like
    Input array.
tol : float
    Tolerance in machine epsilons for the complex part of the elements
    in the array.
 
Returns
-------
out : ndarray
    If `a` is real, the type of `a` is used for the output.  If `a`
    has complex elements, the returned type is float.
 
See Also
--------
real, imag, angle
 
Notes
-----
Machine epsilon varies from machine to machine and between data types
but Python floats on most platforms have a machine epsilon equal to
2.2204460492503131e-16.  You can use 'np.finfo(np.float).eps' to print
out the machine epsilon for floats.
 
Examples
--------
>>> np.finfo(np.float).eps
2.2204460492503131e-16
 
>>> np.real_if_close([2.1 + 4e-14j], tol=1000)
array([ 2.1])
>>> np.real_if_close([2.1 + 4e-13j], tol=1000)
array([ 2.1 +4.00000000e-13j])
recfromcsv(fname, **kwargs)
Load ASCII data stored in a comma-separated file.
 
The returned array is a record array (if ``usemask=False``, see
`recarray`) or a masked record array (if ``usemask=True``,
see `ma.mrecords.MaskedRecords`).
 
Parameters
----------
fname, kwargs : For a description of input parameters, see `genfromtxt`.
 
See Also
--------
numpy.genfromtxt : generic function to load ASCII data.
recfromtxt(fname, **kwargs)
Load ASCII data from a file and return it in a record array.
 
If ``usemask=False`` a standard `recarray` is returned,
if ``usemask=True`` a MaskedRecords array is returned.
 
Parameters
----------
fname, kwargs : For a description of input parameters, see `genfromtxt`.
 
See Also
--------
numpy.genfromtxt : generic function
 
Notes
-----
By default, `dtype` is None, which means that the data-type of the output
array will be determined from the data.
repeat(a, repeats, axis=None)
Repeat elements of an array.
 
Parameters
----------
a : array_like
    Input array.
repeats : {int, array of ints}
    The number of repetitions for each element.  `repeats` is broadcasted
    to fit the shape of the given axis.
axis : int, optional
    The axis along which to repeat values.  By default, use the
    flattened input array, and return a flat output array.
 
Returns
-------
repeated_array : ndarray
    Output array which has the same shape as `a`, except along
    the given axis.
 
See Also
--------
tile : Tile an array.
 
Examples
--------
>>> x = np.array([[1,2],[3,4]])
>>> np.repeat(x, 2)
array([1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4])
>>> np.repeat(x, 3, axis=1)
array([[1, 1, 1, 2, 2, 2],
       [3, 3, 3, 4, 4, 4]])
>>> np.repeat(x, [1, 2], axis=0)
array([[1, 2],
       [3, 4],
       [3, 4]])
require(a, dtype=None, requirements=None)
Return an ndarray of the provided type that satisfies requirements.
 
This function is useful to be sure that an array with the correct flags
is returned for passing to compiled code (perhaps through ctypes).
 
Parameters
----------
a : array_like
   The object to be converted to a type-and-requirement-satisfying array.
dtype : data-type
   The required data-type, the default data-type is float64).
requirements : str or list of str
   The requirements list can be any of the following
 
   * 'F_CONTIGUOUS' ('F') - ensure a Fortran-contiguous array
   * 'C_CONTIGUOUS' ('C') - ensure a C-contiguous array
   * 'ALIGNED' ('A')      - ensure a data-type aligned array
   * 'WRITEABLE' ('W')    - ensure a writable array
   * 'OWNDATA' ('O')      - ensure an array that owns its own data
 
See Also
--------
asarray : Convert input to an ndarray.
asanyarray : Convert to an ndarray, but pass through ndarray subclasses.
ascontiguousarray : Convert input to a contiguous array.
asfortranarray : Convert input to an ndarray with column-major
                 memory order.
ndarray.flags : Information about the memory layout of the array.
 
Notes
-----
The returned array will be guaranteed to have the listed requirements
by making a copy if needed.
 
Examples
--------
>>> x = np.arange(6).reshape(2,3)
>>> x.flags
  C_CONTIGUOUS : True
  F_CONTIGUOUS : False
  OWNDATA : False
  WRITEABLE : True
  ALIGNED : True
  UPDATEIFCOPY : False
 
>>> y = np.require(x, dtype=np.float32, requirements=['A', 'O', 'W', 'F'])
>>> y.flags
  C_CONTIGUOUS : False
  F_CONTIGUOUS : True
  OWNDATA : True
  WRITEABLE : True
  ALIGNED : True
  UPDATEIFCOPY : False
reshape(a, newshape, order='C')
Gives a new shape to an array without changing its data.
 
Parameters
----------
a : array_like
    Array to be reshaped.
newshape : int or tuple of ints
    The new shape should be compatible with the original shape. If
    an integer, then the result will be a 1-D array of that length.
    One shape dimension can be -1. In this case, the value is inferred
    from the length of the array and remaining dimensions.
order : {'C', 'F', 'A'}, optional
    Read the elements of `a` using this index order, and place the elements
    into the reshaped array using this index order.  'C' means to
    read / write the elements using C-like index order, with the last axis index
    changing fastest, back to the first axis index changing slowest.  'F'
    means to read / write the elements using Fortran-like index order, with
    the first index changing fastest, and the last index changing slowest.
    Note that the 'C' and 'F' options take no account of the memory layout
    of the underlying array, and only refer to the order of indexing.  'A'
    means to read / write the elements in Fortran-like index order if `a` is
    Fortran *contiguous* in memory, C-like order otherwise.
 
Returns
-------
reshaped_array : ndarray
    This will be a new view object if possible; otherwise, it will
    be a copy.  Note there is no guarantee of the *memory layout* (C- or
    Fortran- contiguous) of the returned array.
 
See Also
--------
ndarray.reshape : Equivalent method.
 
Notes
-----
It is not always possible to change the shape of an array without
copying the data. If you want an error to be raise if the data is copied,
you should assign the new shape to the shape attribute of the array::
 
 >>> a = np.zeros((10, 2))
 # A transpose make the array non-contiguous
 >>> b = a.T
 # Taking a view makes it possible to modify the shape without modifying the
 # initial object.
 >>> c = b.view()
 >>> c.shape = (20)
 AttributeError: incompatible shape for a non-contiguous array
 
The `order` keyword gives the index ordering both for *fetching* the values
from `a`, and then *placing* the values into the output array.  For example,
let's say you have an array:
 
>>> a = np.arange(6).reshape((3, 2))
>>> a
array([[0, 1],
       [2, 3],
       [4, 5]])
 
You can think of reshaping as first raveling the array (using the given
index order), then inserting the elements from the raveled array into the
new array using the same kind of index ordering as was used for the
raveling.
 
>>> np.reshape(a, (2, 3)) # C-like index ordering
array([[0, 1, 2],
       [3, 4, 5]])
>>> np.reshape(np.ravel(a), (2, 3)) # equivalent to C ravel then C reshape
array([[0, 1, 2],
       [3, 4, 5]])
>>> np.reshape(a, (2, 3), order='F') # Fortran-like index ordering
array([[0, 4, 3],
       [2, 1, 5]])
>>> np.reshape(np.ravel(a, order='F'), (2, 3), order='F')
array([[0, 4, 3],
       [2, 1, 5]])
 
Examples
--------
>>> a = np.array([[1,2,3], [4,5,6]])
>>> np.reshape(a, 6)
array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
>>> np.reshape(a, 6, order='F')
array([1, 4, 2, 5, 3, 6])
 
>>> np.reshape(a, (3,-1))       # the unspecified value is inferred to be 2
array([[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6]])
resize(a, new_shape)
Return a new array with the specified shape.
 
If the new array is larger than the original array, then the new
array is filled with repeated copies of `a`.  Note that this behavior
is different from a.resize(new_shape) which fills with zeros instead
of repeated copies of `a`.
 
Parameters
----------
a : array_like
    Array to be resized.
 
new_shape : int or tuple of int
    Shape of resized array.
 
Returns
-------
reshaped_array : ndarray
    The new array is formed from the data in the old array, repeated
    if necessary to fill out the required number of elements.  The
    data are repeated in the order that they are stored in memory.
 
See Also
--------
ndarray.resize : resize an array in-place.
 
Examples
--------
>>> a=np.array([[0,1],[2,3]])
>>> np.resize(a,(1,4))
array([[0, 1, 2, 3]])
>>> np.resize(a,(2,4))
array([[0, 1, 2, 3],
       [0, 1, 2, 3]])
restoredot(...)
Restore `dot`, `vdot`, and `innerproduct` to the default non-BLAS
implementations.
 
Typically, the user will only need to call this when troubleshooting and
installation problem, reproducing the conditions of a build without an
accelerated BLAS, or when being very careful about benchmarking linear
algebra operations.
 
See Also
--------
alterdot : `restoredot` undoes the effects of `alterdot`.
result_type(...)
result_type(*arrays_and_dtypes)
 
Returns the type that results from applying the NumPy
type promotion rules to the arguments.
 
Type promotion in NumPy works similarly to the rules in languages
like C++, with some slight differences.  When both scalars and
arrays are used, the array's type takes precedence and the actual value
of the scalar is taken into account.
 
For example, calculating 3*a, where a is an array of 32-bit floats,
intuitively should result in a 32-bit float output.  If the 3 is a
32-bit integer, the NumPy rules indicate it can't convert losslessly
into a 32-bit float, so a 64-bit float should be the result type.
By examining the value of the constant, '3', we see that it fits in
an 8-bit integer, which can be cast losslessly into the 32-bit float.
 
Parameters
----------
arrays_and_dtypes : list of arrays and dtypes
    The operands of some operation whose result type is needed.
 
Returns
-------
out : dtype
    The result type.
 
See also
--------
dtype, promote_types, min_scalar_type, can_cast
 
Notes
-----
.. versionadded:: 1.6.0
 
The specific algorithm used is as follows.
 
Categories are determined by first checking which of boolean,
integer (int/uint), or floating point (float/complex) the maximum
kind of all the arrays and the scalars are.
 
If there are only scalars or the maximum category of the scalars
is higher than the maximum category of the arrays,
the data types are combined with :func:`promote_types`
to produce the return value.
 
Otherwise, `min_scalar_type` is called on each array, and
the resulting data types are all combined with :func:`promote_types`
to produce the return value.
 
The set of int values is not a subset of the uint values for types
with the same number of bits, something not reflected in
:func:`min_scalar_type`, but handled as a special case in `result_type`.
 
Examples
--------
>>> np.result_type(3, np.arange(7, dtype='i1'))
dtype('int8')
 
>>> np.result_type('i4', 'c8')
dtype('complex128')
 
>>> np.result_type(3.0, -2)
dtype('float64')
roll(a, shift, axis=None)
Roll array elements along a given axis.
 
Elements that roll beyond the last position are re-introduced at
the first.
 
Parameters
----------
a : array_like
    Input array.
shift : int
    The number of places by which elements are shifted.
axis : int, optional
    The axis along which elements are shifted.  By default, the array
    is flattened before shifting, after which the original
    shape is restored.
 
Returns
-------
res : ndarray
    Output array, with the same shape as `a`.
 
See Also
--------
rollaxis : Roll the specified axis backwards, until it lies in a
           given position.
 
Examples
--------
>>> x = np.arange(10)
>>> np.roll(x, 2)
array([8, 9, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
 
>>> x2 = np.reshape(x, (2,5))
>>> x2
array([[0, 1, 2, 3, 4],
       [5, 6, 7, 8, 9]])
>>> np.roll(x2, 1)
array([[9, 0, 1, 2, 3],
       [4, 5, 6, 7, 8]])
>>> np.roll(x2, 1, axis=0)
array([[5, 6, 7, 8, 9],
       [0, 1, 2, 3, 4]])
>>> np.roll(x2, 1, axis=1)
array([[4, 0, 1, 2, 3],
       [9, 5, 6, 7, 8]])
rollaxis(a, axis, start=0)
Roll the specified axis backwards, until it lies in a given position.
 
Parameters
----------
a : ndarray
    Input array.
axis : int
    The axis to roll backwards.  The positions of the other axes do not
    change relative to one another.
start : int, optional
    The axis is rolled until it lies before this position.  The default,
    0, results in a "complete" roll.
 
Returns
-------
res : ndarray
    Output array.
 
See Also
--------
roll : Roll the elements of an array by a number of positions along a
    given axis.
 
Examples
--------
>>> a = np.ones((3,4,5,6))
>>> np.rollaxis(a, 3, 1).shape
(3, 6, 4, 5)
>>> np.rollaxis(a, 2).shape
(5, 3, 4, 6)
>>> np.rollaxis(a, 1, 4).shape
(3, 5, 6, 4)
roots(p)
Return the roots of a polynomial with coefficients given in p.
 
The values in the rank-1 array `p` are coefficients of a polynomial.
If the length of `p` is n+1 then the polynomial is described by::
 
  p[0] * x**n + p[1] * x**(n-1) + ... + p[n-1]*x + p[n]
 
Parameters
----------
p : array_like
    Rank-1 array of polynomial coefficients.
 
Returns
-------
out : ndarray
    An array containing the complex roots of the polynomial.
 
Raises
------
ValueError
    When `p` cannot be converted to a rank-1 array.
 
See also
--------
poly : Find the coefficients of a polynomial with a given sequence
       of roots.
polyval : Evaluate a polynomial at a point.
polyfit : Least squares polynomial fit.
poly1d : A one-dimensional polynomial class.
 
Notes
-----
The algorithm relies on computing the eigenvalues of the
companion matrix [1]_.
 
References
----------
.. [1] R. A. Horn & C. R. Johnson, *Matrix Analysis*.  Cambridge, UK:
    Cambridge University Press, 1999, pp. 146-7.
 
Examples
--------
>>> coeff = [3.2, 2, 1]
>>> np.roots(coeff)
array([-0.3125+0.46351241j, -0.3125-0.46351241j])
rot90(m, k=1)
Rotate an array by 90 degrees in the counter-clockwise direction.
 
The first two dimensions are rotated; therefore, the array must be at
least 2-D.
 
Parameters
----------
m : array_like
    Array of two or more dimensions.
k : integer
    Number of times the array is rotated by 90 degrees.
 
Returns
-------
y : ndarray
    Rotated array.
 
See Also
--------
fliplr : Flip an array horizontally.
flipud : Flip an array vertically.
 
Examples
--------
>>> m = np.array([[1,2],[3,4]], int)
>>> m
array([[1, 2],
       [3, 4]])
>>> np.rot90(m)
array([[2, 4],
       [1, 3]])
>>> np.rot90(m, 2)
array([[4, 3],
       [2, 1]])
round_(a, decimals=0, out=None)
Round an array to the given number of decimals.
 
Refer to `around` for full documentation.
 
See Also
--------
around : equivalent function
row_stack = vstack(tup)
Stack arrays in sequence vertically (row wise).
 
Take a sequence of arrays and stack them vertically to make a single
array. Rebuild arrays divided by `vsplit`.
 
Parameters
----------
tup : sequence of ndarrays
    Tuple containing arrays to be stacked. The arrays must have the same
    shape along all but the first axis.
 
Returns
-------
stacked : ndarray
    The array formed by stacking the given arrays.
 
See Also
--------
hstack : Stack arrays in sequence horizontally (column wise).
dstack : Stack arrays in sequence depth wise (along third dimension).
concatenate : Join a sequence of arrays together.
vsplit : Split array into a list of multiple sub-arrays vertically.
 
Notes
-----
Equivalent to ``np.concatenate(tup, axis=0)`` if `tup` contains arrays that
are at least 2-dimensional.
 
Examples
--------
>>> a = np.array([1, 2, 3])
>>> b = np.array([2, 3, 4])
>>> np.vstack((a,b))
array([[1, 2, 3],
       [2, 3, 4]])
 
>>> a = np.array([[1], [2], [3]])
>>> b = np.array([[2], [3], [4]])
>>> np.vstack((a,b))
array([[1],
       [2],
       [3],
       [2],
       [3],
       [4]])
safe_eval(source)
Protected string evaluation.
 
Evaluate a string containing a Python literal expression without
allowing the execution of arbitrary non-literal code.
 
Parameters
----------
source : str
    The string to evaluate.
 
Returns
-------
obj : object
   The result of evaluating `source`.
 
Raises
------
SyntaxError
    If the code has invalid Python syntax, or if it contains non-literal
    code.
 
Examples
--------
>>> np.safe_eval('1')
1
>>> np.safe_eval('[1, 2, 3]')
[1, 2, 3]
>>> np.safe_eval('{"foo": ("bar", 10.0)}')
{'foo': ('bar', 10.0)}
 
>>> np.safe_eval('import os')
Traceback (most recent call last):
  ...
SyntaxError: invalid syntax
 
>>> np.safe_eval('open("/home/user/.ssh/id_dsa").read()')
Traceback (most recent call last):
  ...
SyntaxError: Unsupported source construct: compiler.ast.CallFunc
save(file, arr)
Save an array to a binary file in NumPy ``.npy`` format.
 
Parameters
----------
file : file or str
    File or filename to which the data is saved.  If file is a file-object,
    then the filename is unchanged.  If file is a string, a ``.npy``
    extension will be appended to the file name if it does not already
    have one.
arr : array_like
    Array data to be saved.
 
See Also
--------
savez : Save several arrays into a ``.npz`` archive
savetxt, load
 
Notes
-----
For a description of the ``.npy`` format, see `format`.
 
Examples
--------
>>> from tempfile import TemporaryFile
>>> outfile = TemporaryFile()
 
>>> x = np.arange(10)
>>> np.save(outfile, x)
 
>>> outfile.seek(0) # Only needed here to simulate closing & reopening file
>>> np.load(outfile)
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
savetxt(fname, X, fmt='%.18e', delimiter=' ', newline='\n', header='', footer='', comments='# ')
Save an array to a text file.
 
Parameters
----------
fname : filename or file handle
    If the filename ends in ``.gz``, the file is automatically saved in
    compressed gzip format.  `loadtxt` understands gzipped files
    transparently.
X : array_like
    Data to be saved to a text file.
fmt : str or sequence of strs, optional
    A single format (%10.5f), a sequence of formats, or a
    multi-format string, e.g. 'Iteration %d -- %10.5f', in which
    case `delimiter` is ignored. For complex `X`, the legal options
    for `fmt` are:
        a) a single specifier, `fmt='%.4e'`, resulting in numbers formatted
            like `' (%s+%sj)' % (fmt, fmt)`
        b) a full string specifying every real and imaginary part, e.g.
            `' %.4e %+.4j %.4e %+.4j %.4e %+.4j'` for 3 columns
        c) a list of specifiers, one per column - in this case, the real
            and imaginary part must have separate specifiers,
            e.g. `['%.3e + %.3ej', '(%.15e%+.15ej)']` for 2 columns
delimiter : str, optional
    Character separating columns.
newline : str, optional
    .. versionadded:: 1.5.0
header : str, optional
    String that will be written at the beginning of the file.
    .. versionadded:: 1.7.0
footer : str, optional
    String that will be written at the end of the file.
    .. versionadded:: 1.7.0
comments : str, optional
    String that will be prepended to the ``header`` and ``footer`` strings,
    to mark them as comments. Default: '# ',  as expected by e.g.
    ``numpy.loadtxt``.
    .. versionadded:: 1.7.0
 
    Character separating lines.
 
See Also
--------
save : Save an array to a binary file in NumPy ``.npy`` format
savez : Save several arrays into a ``.npz`` compressed archive
 
Notes
-----
Further explanation of the `fmt` parameter
(``%[flag]width[.precision]specifier``):
 
flags:
    ``-`` : left justify
 
    ``+`` : Forces to preceed result with + or -.
 
    ``0`` : Left pad the number with zeros instead of space (see width).
 
width:
    Minimum number of characters to be printed. The value is not truncated
    if it has more characters.
 
precision:
    - For integer specifiers (eg. ``d,i,o,x``), the minimum number of
      digits.
    - For ``e, E`` and ``f`` specifiers, the number of digits to print
      after the decimal point.
    - For ``g`` and ``G``, the maximum number of significant digits.
    - For ``s``, the maximum number of characters.
 
specifiers:
    ``c`` : character
 
    ``d`` or ``i`` : signed decimal integer
 
    ``e`` or ``E`` : scientific notation with ``e`` or ``E``.
 
    ``f`` : decimal floating point
 
    ``g,G`` : use the shorter of ``e,E`` or ``f``
 
    ``o`` : signed octal
 
    ``s`` : string of characters
 
    ``u`` : unsigned decimal integer
 
    ``x,X`` : unsigned hexadecimal integer
 
This explanation of ``fmt`` is not complete, for an exhaustive
specification see [1]_.
 
References
----------
.. [1] `Format Specification Mini-Language
       <http://docs.python.org/library/string.html#
       format-specification-mini-language>`_, Python Documentation.
 
Examples
--------
>>> x = y = z = np.arange(0.0,5.0,1.0)
>>> np.savetxt('test.out', x, delimiter=',')   # X is an array
>>> np.savetxt('test.out', (x,y,z))   # x,y,z equal sized 1D arrays
>>> np.savetxt('test.out', x, fmt='%1.4e')   # use exponential notation
savez(file, *args, **kwds)
Save several arrays into a single file in uncompressed ``.npz`` format.
 
If arguments are passed in with no keywords, the corresponding variable
names, in the .npz file, are 'arr_0', 'arr_1', etc. If keyword arguments
are given, the corresponding variable names, in the ``.npz`` file will
match the keyword names.
 
Parameters
----------
file : str or file
    Either the file name (string) or an open file (file-like object)
    where the data will be saved. If file is a string, the ``.npz``
    extension will be appended to the file name if it is not already there.
args : Arguments, optional
    Arrays to save to the file. Since it is not possible for Python to
    know the names of the arrays outside `savez`, the arrays will be saved
    with names "arr_0", "arr_1", and so on. These arguments can be any
    expression.
kwds : Keyword arguments, optional
    Arrays to save to the file. Arrays will be saved in the file with the
    keyword names.
 
Returns
-------
None
 
See Also
--------
save : Save a single array to a binary file in NumPy format.
savetxt : Save an array to a file as plain text.
savez_compressed : Save several arrays into a compressed .npz file format
 
Notes
-----
The ``.npz`` file format is a zipped archive of files named after the
variables they contain.  The archive is not compressed and each file
in the archive contains one variable in ``.npy`` format. For a
description of the ``.npy`` format, see `format`.
 
When opening the saved ``.npz`` file with `load` a `NpzFile` object is
returned. This is a dictionary-like object which can be queried for
its list of arrays (with the ``.files`` attribute), and for the arrays
themselves.
 
Examples
--------
>>> from tempfile import TemporaryFile
>>> outfile = TemporaryFile()
>>> x = np.arange(10)
>>> y = np.sin(x)
 
Using `savez` with \*args, the arrays are saved with default names.
 
>>> np.savez(outfile, x, y)
>>> outfile.seek(0) # Only needed here to simulate closing & reopening file
>>> npzfile = np.load(outfile)
>>> npzfile.files
['arr_1', 'arr_0']
>>> npzfile['arr_0']
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
 
Using `savez` with \**kwds, the arrays are saved with the keyword names.
 
>>> outfile = TemporaryFile()
>>> np.savez(outfile, x=x, y=y)
>>> outfile.seek(0)
>>> npzfile = np.load(outfile)
>>> npzfile.files
['y', 'x']
>>> npzfile['x']
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
savez_compressed(file, *args, **kwds)
Save several arrays into a single file in compressed ``.npz`` format.
 
If keyword arguments are given, then filenames are taken from the keywords.
If arguments are passed in with no keywords, then stored file names are
arr_0, arr_1, etc.
 
Parameters
----------
file : str
    File name of .npz file.
args : Arguments
    Function arguments.
kwds : Keyword arguments
    Keywords.
 
See Also
--------
numpy.savez : Save several arrays into an uncompressed .npz file format
sctype2char(sctype)
Return the string representation of a scalar dtype.
 
Parameters
----------
sctype : scalar dtype or object
    If a scalar dtype, the corresponding string character is
    returned. If an object, `sctype2char` tries to infer its scalar type
    and then return the corresponding string character.
 
Returns
-------
typechar : str
    The string character corresponding to the scalar type.
 
Raises
------
ValueError
    If `sctype` is an object for which the type can not be inferred.
 
See Also
--------
obj2sctype, issctype, issubsctype, mintypecode
 
Examples
--------
>>> for sctype in [np.int32, np.float, np.complex, np.string_, np.ndarray]:
...     print np.sctype2char(sctype)
l
d
D
S
O
 
>>> x = np.array([1., 2-1.j])
>>> np.sctype2char(x)
'D'
>>> np.sctype2char(list)
'O'
searchsorted(a, v, side='left', sorter=None)
Find indices where elements should be inserted to maintain order.
 
Find the indices into a sorted array `a` such that, if the
corresponding elements in `v` were inserted before the indices, the
order of `a` would be preserved.
 
Parameters
----------
a : 1-D array_like
    Input array. If `sorter` is None, then it must be sorted in
    ascending order, otherwise `sorter` must be an array of indices
    that sort it.
v : array_like
    Values to insert into `a`.
side : {'left', 'right'}, optional
    If 'left', the index of the first suitable location found is given.
    If 'right', return the last such index.  If there is no suitable
    index, return either 0 or N (where N is the length of `a`).
sorter : 1-D array_like, optional
    .. versionadded:: 1.7.0
    Optional array of integer indices that sort array a into ascending
    order. They are typically the result of argsort.
 
Returns
-------
indices : array of ints
    Array of insertion points with the same shape as `v`.
 
See Also
--------
sort : Return a sorted copy of an array.
histogram : Produce histogram from 1-D data.
 
Notes
-----
Binary search is used to find the required insertion points.
 
As of Numpy 1.4.0 `searchsorted` works with real/complex arrays containing
`nan` values. The enhanced sort order is documented in `sort`.
 
Examples
--------
>>> np.searchsorted([1,2,3,4,5], 3)
2
>>> np.searchsorted([1,2,3,4,5], 3, side='right')
3
>>> np.searchsorted([1,2,3,4,5], [-10, 10, 2, 3])
array([0, 5, 1, 2])
select(condlist, choicelist, default=0)
Return an array drawn from elements in choicelist, depending on conditions.
 
Parameters
----------
condlist : list of bool ndarrays
    The list of conditions which determine from which array in `choicelist`
    the output elements are taken. When multiple conditions are satisfied,
    the first one encountered in `condlist` is used.
choicelist : list of ndarrays
    The list of arrays from which the output elements are taken. It has
    to be of the same length as `condlist`.
default : scalar, optional
    The element inserted in `output` when all conditions evaluate to False.
 
Returns
-------
output : ndarray
    The output at position m is the m-th element of the array in
    `choicelist` where the m-th element of the corresponding array in
    `condlist` is True.
 
See Also
--------
where : Return elements from one of two arrays depending on condition.
take, choose, compress, diag, diagonal
 
Examples
--------
>>> x = np.arange(10)
>>> condlist = [x<3, x>5]
>>> choicelist = [x, x**2]
>>> np.select(condlist, choicelist)
array([ 0,  1,  2,  0,  0,  0, 36, 49, 64, 81])
set_numeric_ops(...)
set_numeric_ops(op1=func1, op2=func2, ...)
 
Set numerical operators for array objects.
 
Parameters
----------
op1, op2, ... : callable
    Each ``op = func`` pair describes an operator to be replaced.
    For example, ``add = lambda x, y: np.add(x, y) % 5`` would replace
    addition by modulus 5 addition.
 
Returns
-------
saved_ops : list of callables
    A list of all operators, stored before making replacements.
 
Notes
-----
.. WARNING::
   Use with care!  Incorrect usage may lead to memory errors.
 
A function replacing an operator cannot make use of that operator.
For example, when replacing add, you may not use ``+``.  Instead,
directly call ufuncs.
 
Examples
--------
>>> def add_mod5(x, y):
...     return np.add(x, y) % 5
...
>>> old_funcs = np.set_numeric_ops(add=add_mod5)
 
>>> x = np.arange(12).reshape((3, 4))
>>> x + x
array([[0, 2, 4, 1],
       [3, 0, 2, 4],
       [1, 3, 0, 2]])
 
>>> ignore = np.set_numeric_ops(**old_funcs) # restore operators
set_printoptions(precision=None, threshold=None, edgeitems=None, linewidth=None, suppress=None, nanstr=None, infstr=None, formatter=None)
Set printing options.
 
These options determine the way floating point numbers, arrays and
other NumPy objects are displayed.
 
Parameters
----------
precision : int, optional
    Number of digits of precision for floating point output (default 8).
threshold : int, optional
    Total number of array elements which trigger summarization
    rather than full repr (default 1000).
edgeitems : int, optional
    Number of array items in summary at beginning and end of
    each dimension (default 3).
linewidth : int, optional
    The number of characters per line for the purpose of inserting
    line breaks (default 75).
suppress : bool, optional
    Whether or not suppress printing of small floating point values
    using scientific notation (default False).
nanstr : str, optional
    String representation of floating point not-a-number (default nan).
infstr : str, optional
    String representation of floating point infinity (default inf).
formatter : dict of callables, optional
    If not None, the keys should indicate the type(s) that the respective
    formatting function applies to.  Callables should return a string.
    Types that are not specified (by their corresponding keys) are handled
    by the default formatters.  Individual types for which a formatter
    can be set are::
 
        - 'bool'
        - 'int'
        - 'timedelta' : a `numpy.timedelta64`
        - 'datetime' : a `numpy.datetime64`
        - 'float'
        - 'longfloat' : 128-bit floats
        - 'complexfloat'
        - 'longcomplexfloat' : composed of two 128-bit floats
        - 'numpy_str' : types `numpy.string_` and `numpy.unicode_`
        - 'str' : all other strings
 
    Other keys that can be used to set a group of types at once are::
 
        - 'all' : sets all types
        - 'int_kind' : sets 'int'
        - 'float_kind' : sets 'float' and 'longfloat'
        - 'complex_kind' : sets 'complexfloat' and 'longcomplexfloat'
        - 'str_kind' : sets 'str' and 'numpystr'
 
See Also
--------
get_printoptions, set_string_function, array2string
 
Notes
-----
`formatter` is always reset with a call to `set_printoptions`.
 
Examples
--------
Floating point precision can be set:
 
>>> np.set_printoptions(precision=4)
>>> print np.array([1.123456789])
[ 1.1235]
 
Long arrays can be summarised:
 
>>> np.set_printoptions(threshold=5)
>>> print np.arange(10)
[0 1 2 ..., 7 8 9]
 
Small results can be suppressed:
 
>>> eps = np.finfo(float).eps
>>> x = np.arange(4.)
>>> x**2 - (x + eps)**2
array([ -4.9304e-32,  -4.4409e-16,   0.0000e+00,   0.0000e+00])
>>> np.set_printoptions(suppress=True)
>>> x**2 - (x + eps)**2
array([-0., -0.,  0.,  0.])
 
A custom formatter can be used to display array elements as desired:
 
>>> np.set_printoptions(formatter={'all':lambda x: 'int: '+str(-x)})
>>> x = np.arange(3)
>>> x
array([int: 0, int: -1, int: -2])
>>> np.set_printoptions()  # formatter gets reset
>>> x
array([0, 1, 2])
 
To put back the default options, you can use:
 
>>> np.set_printoptions(edgeitems=3,infstr='inf',
... linewidth=75, nanstr='nan', precision=8,
... suppress=False, threshold=1000, formatter=None)
set_string_function(f, repr=True)
Set a Python function to be used when pretty printing arrays.
 
Parameters
----------
f : function or None
    Function to be used to pretty print arrays. The function should expect
    a single array argument and return a string of the representation of
    the array. If None, the function is reset to the default NumPy function
    to print arrays.
repr : bool, optional
    If True (default), the function for pretty printing (``__repr__``)
    is set, if False the function that returns the default string
    representation (``__str__``) is set.
 
See Also
--------
set_printoptions, get_printoptions
 
Examples
--------
>>> def pprint(arr):
...     return 'HA! - What are you going to do now?'
...
>>> np.set_string_function(pprint)
>>> a = np.arange(10)
>>> a
HA! - What are you going to do now?
>>> print a
[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
 
We can reset the function to the default:
 
>>> np.set_string_function(None)
>>> a
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
 
`repr` affects either pretty printing or normal string representation.
Note that ``__repr__`` is still affected by setting ``__str__``
because the width of each array element in the returned string becomes
equal to the length of the result of ``__str__()``.
 
>>> x = np.arange(4)
>>> np.set_string_function(lambda x:'random', repr=False)
>>> x.__str__()
'random'
>>> x.__repr__()
'array([     0,      1,      2,      3])'
setbufsize(size)
Set the size of the buffer used in ufuncs.
 
Parameters
----------
size : int
    Size of buffer.
setdiff1d(ar1, ar2, assume_unique=False)
Find the set difference of two arrays.
 
Return the sorted, unique values in `ar1` that are not in `ar2`.
 
Parameters
----------
ar1 : array_like
    Input array.
ar2 : array_like
    Input comparison array.
assume_unique : bool
    If True, the input arrays are both assumed to be unique, which
    can speed up the calculation.  Default is False.
 
Returns
-------
setdiff1d : ndarray
    Sorted 1D array of values in `ar1` that are not in `ar2`.
 
See Also
--------
numpy.lib.arraysetops : Module with a number of other functions for
                        performing set operations on arrays.
 
Examples
--------
>>> a = np.array([1, 2, 3, 2, 4, 1])
>>> b = np.array([3, 4, 5, 6])
>>> np.setdiff1d(a, b)
array([1, 2])
seterr(all=None, divide=None, over=None, under=None, invalid=None)
Set how floating-point errors are handled.
 
Note that operations on integer scalar types (such as `int16`) are
handled like floating point, and are affected by these settings.
 
Parameters
----------
all : {'ignore', 'warn', 'raise', 'call', 'print', 'log'}, optional
    Set treatment for all types of floating-point errors at once:
 
    - ignore: Take no action when the exception occurs.
    - warn: Print a `RuntimeWarning` (via the Python `warnings` module).
    - raise: Raise a `FloatingPointError`.
    - call: Call a function specified using the `seterrcall` function.
    - print: Print a warning directly to ``stdout``.
    - log: Record error in a Log object specified by `seterrcall`.
 
    The default is not to change the current behavior.
divide : {'ignore', 'warn', 'raise', 'call', 'print', 'log'}, optional
    Treatment for division by zero.
over : {'ignore', 'warn', 'raise', 'call', 'print', 'log'}, optional
    Treatment for floating-point overflow.
under : {'ignore', 'warn', 'raise', 'call', 'print', 'log'}, optional
    Treatment for floating-point underflow.
invalid : {'ignore', 'warn', 'raise', 'call', 'print', 'log'}, optional
    Treatment for invalid floating-point operation.
 
Returns
-------
old_settings : dict
    Dictionary containing the old settings.
 
See also
--------
seterrcall : Set a callback function for the 'call' mode.
geterr, geterrcall, errstate
 
Notes
-----
The floating-point exceptions are defined in the IEEE 754 standard [1]:
 
- Division by zero: infinite result obtained from finite numbers.
- Overflow: result too large to be expressed.
- Underflow: result so close to zero that some precision
  was lost.
- Invalid operation: result is not an expressible number, typically
  indicates that a NaN was produced.
 
.. [1] http://en.wikipedia.org/wiki/IEEE_754
 
Examples
--------
>>> old_settings = np.seterr(all='ignore')  #seterr to known value
>>> np.seterr(over='raise')
{'over': 'ignore', 'divide': 'ignore', 'invalid': 'ignore',
 'under': 'ignore'}
>>> np.seterr(all='ignore')  # reset to default
{'over': 'raise', 'divide': 'ignore', 'invalid': 'ignore', 'under': 'ignore'}
 
>>> np.int16(32000) * np.int16(3)
30464
>>> old_settings = np.seterr(all='warn', over='raise')
>>> np.int16(32000) * np.int16(3)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
FloatingPointError: overflow encountered in short_scalars
 
>>> old_settings = np.seterr(all='print')
>>> np.geterr()
{'over': 'print', 'divide': 'print', 'invalid': 'print', 'under': 'print'}
>>> np.int16(32000) * np.int16(3)
Warning: overflow encountered in short_scalars
30464
seterrcall(func)
Set the floating-point error callback function or log object.
 
There are two ways to capture floating-point error messages.  The first
is to set the error-handler to 'call', using `seterr`.  Then, set
the function to call using this function.
 
The second is to set the error-handler to 'log', using `seterr`.
Floating-point errors then trigger a call to the 'write' method of
the provided object.
 
Parameters
----------
func : callable f(err, flag) or object with write method
    Function to call upon floating-point errors ('call'-mode) or
    object whose 'write' method is used to log such message ('log'-mode).
 
    The call function takes two arguments. The first is the
    type of error (one of "divide", "over", "under", or "invalid"),
    and the second is the status flag.  The flag is a byte, whose
    least-significant bits indicate the status::
 
      [0 0 0 0 invalid over under invalid]
 
    In other words, ``flags = divide + 2*over + 4*under + 8*invalid``.
 
    If an object is provided, its write method should take one argument,
    a string.
 
Returns
-------
h : callable, log instance or None
    The old error handler.
 
See Also
--------
seterr, geterr, geterrcall
 
Examples
--------
Callback upon error:
 
>>> def err_handler(type, flag):
...     print "Floating point error (%s), with flag %s" % (type, flag)
...
 
>>> saved_handler = np.seterrcall(err_handler)
>>> save_err = np.seterr(all='call')
 
>>> np.array([1, 2, 3]) / 0.0
Floating point error (divide by zero), with flag 1
array([ Inf,  Inf,  Inf])
 
>>> np.seterrcall(saved_handler)
<function err_handler at 0x...>
>>> np.seterr(**save_err)
{'over': 'call', 'divide': 'call', 'invalid': 'call', 'under': 'call'}
 
Log error message:
 
>>> class Log(object):
...     def write(self, msg):
...         print "LOG: %s" % msg
...
 
>>> log = Log()
>>> saved_handler = np.seterrcall(log)
>>> save_err = np.seterr(all='log')
 
>>> np.array([1, 2, 3]) / 0.0
LOG: Warning: divide by zero encountered in divide
<BLANKLINE>
array([ Inf,  Inf,  Inf])
 
>>> np.seterrcall(saved_handler)
<__main__.Log object at 0x...>
>>> np.seterr(**save_err)
{'over': 'log', 'divide': 'log', 'invalid': 'log', 'under': 'log'}
seterrobj(...)
seterrobj(errobj)
 
Set the object that defines floating-point error handling.
 
The error object contains all information that defines the error handling
behavior in Numpy. `seterrobj` is used internally by the other
functions that set error handling behavior (`seterr`, `seterrcall`).
 
Parameters
----------
errobj : list
    The error object, a list containing three elements:
    [internal numpy buffer size, error mask, error callback function].
 
    The error mask is a single integer that holds the treatment information
    on all four floating point errors. The information for each error type
    is contained in three bits of the integer. If we print it in base 8, we
    can see what treatment is set for "invalid", "under", "over", and
    "divide" (in that order). The printed string can be interpreted with
 
    * 0 : 'ignore'
    * 1 : 'warn'
    * 2 : 'raise'
    * 3 : 'call'
    * 4 : 'print'
    * 5 : 'log'
 
See Also
--------
geterrobj, seterr, geterr, seterrcall, geterrcall
getbufsize, setbufsize
 
Notes
-----
For complete documentation of the types of floating-point exceptions and
treatment options, see `seterr`.
 
Examples
--------
>>> old_errobj = np.geterrobj()  # first get the defaults
>>> old_errobj
[10000, 0, None]
 
>>> def err_handler(type, flag):
...     print "Floating point error (%s), with flag %s" % (type, flag)
...
>>> new_errobj = [20000, 12, err_handler]
>>> np.seterrobj(new_errobj)
>>> np.base_repr(12, 8)  # int for divide=4 ('print') and over=1 ('warn')
'14'
>>> np.geterr()
{'over': 'warn', 'divide': 'print', 'invalid': 'ignore', 'under': 'ignore'}
>>> np.geterrcall() is err_handler
True
setxor1d(ar1, ar2, assume_unique=False)
Find the set exclusive-or of two arrays.
 
Return the sorted, unique values that are in only one (not both) of the
input arrays.
 
Parameters
----------
ar1, ar2 : array_like
    Input arrays.
assume_unique : bool
    If True, the input arrays are both assumed to be unique, which
    can speed up the calculation.  Default is False.
 
Returns
-------
setxor1d : ndarray
    Sorted 1D array of unique values that are in only one of the input
    arrays.
 
Examples
--------
>>> a = np.array([1, 2, 3, 2, 4])
>>> b = np.array([2, 3, 5, 7, 5])
>>> np.setxor1d(a,b)
array([1, 4, 5, 7])
shape(a)
Return the shape of an array.
 
Parameters
----------
a : array_like
    Input array.
 
Returns
-------
shape : tuple of ints
    The elements of the shape tuple give the lengths of the
    corresponding array dimensions.
 
See Also
--------
alen
ndarray.shape : Equivalent array method.
 
Examples
--------
>>> np.shape(np.eye(3))
(3, 3)
>>> np.shape([[1, 2]])
(1, 2)
>>> np.shape([0])
(1,)
>>> np.shape(0)
()
 
>>> a = np.array([(1, 2), (3, 4)], dtype=[('x', 'i4'), ('y', 'i4')])
>>> np.shape(a)
(2,)
>>> a.shape
(2,)
show_config = show()
sinc(x)
Return the sinc function.
 
The sinc function is :math:`\sin(\pi x)/(\pi x)`.
 
Parameters
----------
x : ndarray
    Array (possibly multi-dimensional) of values for which to to
    calculate ``sinc(x)``.
 
Returns
-------
out : ndarray
    ``sinc(x)``, which has the same shape as the input.
 
Notes
-----
``sinc(0)`` is the limit value 1.
 
The name sinc is short for "sine cardinal" or "sinus cardinalis".
 
The sinc function is used in various signal processing applications,
including in anti-aliasing, in the construction of a
Lanczos resampling filter, and in interpolation.
 
For bandlimited interpolation of discrete-time signals, the ideal
interpolation kernel is proportional to the sinc function.
 
References
----------
.. [1] Weisstein, Eric W. "Sinc Function." From MathWorld--A Wolfram Web
       Resource. http://mathworld.wolfram.com/SincFunction.html
.. [2] Wikipedia, "Sinc function",
       http://en.wikipedia.org/wiki/Sinc_function
 
Examples
--------
>>> x = np.linspace(-4, 4, 41)
>>> np.sinc(x)
array([ -3.89804309e-17,  -4.92362781e-02,  -8.40918587e-02,
        -8.90384387e-02,  -5.84680802e-02,   3.89804309e-17,
         6.68206631e-02,   1.16434881e-01,   1.26137788e-01,
         8.50444803e-02,  -3.89804309e-17,  -1.03943254e-01,
        -1.89206682e-01,  -2.16236208e-01,  -1.55914881e-01,
         3.89804309e-17,   2.33872321e-01,   5.04551152e-01,
         7.56826729e-01,   9.35489284e-01,   1.00000000e+00,
         9.35489284e-01,   7.56826729e-01,   5.04551152e-01,
         2.33872321e-01,   3.89804309e-17,  -1.55914881e-01,
        -2.16236208e-01,  -1.89206682e-01,  -1.03943254e-01,
        -3.89804309e-17,   8.50444803e-02,   1.26137788e-01,
         1.16434881e-01,   6.68206631e-02,   3.89804309e-17,
        -5.84680802e-02,  -8.90384387e-02,  -8.40918587e-02,
        -4.92362781e-02,  -3.89804309e-17])
 
>>> plt.plot(x, np.sinc(x))
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x...>]
>>> plt.title("Sinc Function")
<matplotlib.text.Text object at 0x...>
>>> plt.ylabel("Amplitude")
<matplotlib.text.Text object at 0x...>
>>> plt.xlabel("X")
<matplotlib.text.Text object at 0x...>
>>> plt.show()
 
It works in 2-D as well:
 
>>> x = np.linspace(-4, 4, 401)
>>> xx = np.outer(x, x)
>>> plt.imshow(np.sinc(xx))
<matplotlib.image.AxesImage object at 0x...>
size(a, axis=None)
Return the number of elements along a given axis.
 
Parameters
----------
a : array_like
    Input data.
axis : int, optional
    Axis along which the elements are counted.  By default, give
    the total number of elements.
 
Returns
-------
element_count : int
    Number of elements along the specified axis.
 
See Also
--------
shape : dimensions of array
ndarray.shape : dimensions of array
ndarray.size : number of elements in array
 
Examples
--------
>>> a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
>>> np.size(a)
6
>>> np.size(a,1)
3
>>> np.size(a,0)
2
sometrue(a, axis=None, out=None, keepdims=False)
Check whether some values are true.
 
Refer to `any` for full documentation.
 
See Also
--------
any : equivalent function
sort(a, axis=-1, kind='quicksort', order=None)
Return a sorted copy of an array.
 
Parameters
----------
a : array_like
    Array to be sorted.
axis : int or None, optional
    Axis along which to sort. If None, the array is flattened before
    sorting. The default is -1, which sorts along the last axis.
kind : {'quicksort', 'mergesort', 'heapsort'}, optional
    Sorting algorithm. Default is 'quicksort'.
order : list, optional
    When `a` is a structured array, this argument specifies which fields
    to compare first, second, and so on.  This list does not need to
    include all of the fields.
 
Returns
-------
sorted_array : ndarray
    Array of the same type and shape as `a`.
 
See Also
--------
ndarray.sort : Method to sort an array in-place.
argsort : Indirect sort.
lexsort : Indirect stable sort on multiple keys.
searchsorted : Find elements in a sorted array.
partition : Partial sort.
 
Notes
-----
The various sorting algorithms are characterized by their average speed,
worst case performance, work space size, 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
sorting along any but the last axis.  Consequently, sorting along
the last axis is faster and uses less space than sorting along
any other axis.
 
The sort order for complex numbers is lexicographic. If both the real
and imaginary parts are non-nan then the order is determined by the
real parts except when they are equal, in which case the order is
determined by the imaginary parts.
 
Previous to numpy 1.4.0 sorting real and complex arrays containing nan
values led to undefined behaviour. In numpy versions >= 1.4.0 nan
values are sorted to the end. The extended sort order is:
 
  * Real: [R, nan]
  * Complex: [R + Rj, R + nanj, nan + Rj, nan + nanj]
 
where R is a non-nan real value. Complex values with the same nan
placements are sorted according to the non-nan part if it exists.
Non-nan values are sorted as before.
 
Examples
--------
>>> a = np.array([[1,4],[3,1]])
>>> np.sort(a)                # sort along the last axis
array([[1, 4],
       [1, 3]])
>>> np.sort(a, axis=None)     # sort the flattened array
array([1, 1, 3, 4])
>>> np.sort(a, axis=0)        # sort along the first axis
array([[1, 1],
       [3, 4]])
 
Use the `order` keyword to specify a field to use when sorting a
structured array:
 
>>> dtype = [('name', 'S10'), ('height', float), ('age', int)]
>>> values = [('Arthur', 1.8, 41), ('Lancelot', 1.9, 38),
...           ('Galahad', 1.7, 38)]
>>> a = np.array(values, dtype=dtype)       # create a structured array
>>> np.sort(a, order='height')                        # doctest: +SKIP
array([('Galahad', 1.7, 38), ('Arthur', 1.8, 41),
       ('Lancelot', 1.8999999999999999, 38)],
      dtype=[('name', '|S10'), ('height', '<f8'), ('age', '<i4')])
 
Sort by age, then height if ages are equal:
 
>>> np.sort(a, order=['age', 'height'])               # doctest: +SKIP
array([('Galahad', 1.7, 38), ('Lancelot', 1.8999999999999999, 38),
       ('Arthur', 1.8, 41)],
      dtype=[('name', '|S10'), ('height', '<f8'), ('age', '<i4')])
sort_complex(a)
Sort a complex array using the real part first, then the imaginary part.
 
Parameters
----------
a : array_like
    Input array
 
Returns
-------
out : complex ndarray
    Always returns a sorted complex array.
 
Examples
--------
>>> np.sort_complex([5, 3, 6, 2, 1])
array([ 1.+0.j,  2.+0.j,  3.+0.j,  5.+0.j,  6.+0.j])
 
>>> np.sort_complex([1 + 2j, 2 - 1j, 3 - 2j, 3 - 3j, 3 + 5j])
array([ 1.+2.j,  2.-1.j,  3.-3.j,  3.-2.j,  3.+5.j])
source(object, output=<open file '<stdout>', mode 'w'>)
Print or write to a file the source code for a Numpy object.
 
The source code is only returned for objects written in Python. Many
functions and classes are defined in C and will therefore not return
useful information.
 
Parameters
----------
object : numpy object
    Input object. This can be any object (function, class, module, ...).
output : file object, optional
    If `output` not supplied then source code is printed to screen
    (sys.stdout).  File object must be created with either write 'w' or
    append 'a' modes.
 
See Also
--------
lookfor, info
 
Examples
--------
>>> np.source(np.interp)                        #doctest: +SKIP
In file: /usr/lib/python2.6/dist-packages/numpy/lib/function_base.py
def interp(x, xp, fp, left=None, right=None):
    """.... (full docstring printed)"""
    if isinstance(x, (floatintnumber)):
        return compiled_interp([x], xp, fp, left, right).item()
    else:
        return compiled_interp(x, xp, fp, left, right)
 
The source code is only returned for objects written in Python.
 
>>> np.source(np.array)                         #doctest: +SKIP
Not available for this object.
split(ary, indices_or_sections, axis=0)
Split an array into multiple sub-arrays.
 
Parameters
----------
ary : ndarray
    Array to be divided into sub-arrays.
indices_or_sections : int or 1-D array
    If `indices_or_sections` is an integer, N, the array will be divided
    into N equal arrays along `axis`.  If such a split is not possible,
    an error is raised.
 
    If `indices_or_sections` is a 1-D array of sorted integers, the entries
    indicate where along `axis` the array is split.  For example,
    ``[2, 3]`` would, for ``axis=0``, result in
 
      - ary[:2]
      - ary[2:3]
      - ary[3:]
 
    If an index exceeds the dimension of the array along `axis`,
    an empty sub-array is returned correspondingly.
axis : int, optional
    The axis along which to split, default is 0.
 
Returns
-------
sub-arrays : list of ndarrays
    A list of sub-arrays.
 
Raises
------
ValueError
    If `indices_or_sections` is given as an integer, but
    a split does not result in equal division.
 
See Also
--------
array_split : Split an array into multiple sub-arrays of equal or
              near-equal size.  Does not raise an exception if
              an equal division cannot be made.
hsplit : Split array into multiple sub-arrays horizontally (column-wise).
vsplit : Split array into multiple sub-arrays vertically (row wise).
dsplit : Split array into multiple sub-arrays along the 3rd axis (depth).
concatenate : Join arrays together.
hstack : Stack arrays in sequence horizontally (column wise).
vstack : Stack arrays in sequence vertically (row wise).
dstack : Stack arrays in sequence depth wise (along third dimension).
 
Examples
--------
>>> x = np.arange(9.0)
>>> np.split(x, 3)
[array([ 0.,  1.,  2.]), array([ 3.,  4.,  5.]), array([ 6.,  7.,  8.])]
 
>>> x = np.arange(8.0)
>>> np.split(x, [3, 5, 6, 10])
[array([ 0.,  1.,  2.]),
 array([ 3.,  4.]),
 array([ 5.]),
 array([ 6.,  7.]),
 array([], dtype=float64)]
squeeze(a, axis=None)
Remove single-dimensional entries from the shape of an array.
 
Parameters
----------
a : array_like
    Input data.
axis : None or int or tuple of ints, optional
    .. versionadded:: 1.7.0
 
    Selects a subset of the single-dimensional entries in the
    shape. If an axis is selected with shape entry greater than
    one, an error is raised.
 
Returns
-------
squeezed : ndarray
    The input array, but with with all or a subset of the
    dimensions of length 1 removed. This is always `a` itself
    or a view into `a`.
 
Examples
--------
>>> x = np.array([[[0], [1], [2]]])
>>> x.shape
(1, 3, 1)
>>> np.squeeze(x).shape
(3,)
>>> np.squeeze(x, axis=(2,)).shape
(1, 3)
std(a, axis=None, dtype=None, out=None, ddof=0, keepdims=False)
Compute the standard deviation along the specified axis.
 
Returns the standard deviation, a measure of the spread of a distribution,
of the array elements. The standard deviation is computed for the
flattened array by default, otherwise over the specified axis.
 
Parameters
----------
a : array_like
    Calculate the standard deviation of these values.
axis : int, optional
    Axis along which the standard deviation is computed. The default is
    to compute the standard deviation of the flattened array.
dtype : dtype, optional
    Type to use in computing the standard deviation. For arrays of
    integer type the default is float64, for arrays of float types it is
    the same as the array type.
out : ndarray, optional
    Alternative output array in which to place the result. It must have
    the same shape as the expected output but the type (of the calculated
    values) will be cast if necessary.
ddof : int, optional
    Means Delta Degrees of Freedom.  The divisor used in calculations
    is ``N - ddof``, where ``N`` represents the number of elements.
    By default `ddof` is zero.
keepdims : bool, optional
    If this is set to True, the axes which are reduced are left
    in the result as dimensions with size one. With this option,
    the result will broadcast correctly against the original `arr`.
 
Returns
-------
standard_deviation : ndarray, see dtype parameter above.
    If `out` is None, return a new array containing the standard deviation,
    otherwise return a reference to the output array.
 
See Also
--------
var, mean, nanmean, nanstd, nanvar
numpy.doc.ufuncs : Section "Output arguments"
 
Notes
-----
The standard deviation is the square root of the average of the squared
deviations from the mean, i.e., ``std = sqrt(mean(abs(x - x.mean())**2))``.
 
The average squared deviation is normally calculated as
``x.sum() / N``, where ``N = len(x)``.  If, however, `ddof` is specified,
the divisor ``N - ddof`` is used instead. In standard statistical
practice, ``ddof=1`` provides an unbiased estimator of the variance
of the infinite population. ``ddof=0`` provides a maximum likelihood
estimate of the variance for normally distributed variables. The
standard deviation computed in this function is the square root of
the estimated variance, so even with ``ddof=1``, it will not be an
unbiased estimate of the standard deviation per se.
 
Note that, for complex numbers, `std` takes the absolute
value before squaring, so that the result is always real and nonnegative.
 
For floating-point input, the *std* is computed using the same
precision the input has. Depending on the input data, this can cause
the results to be inaccurate, especially for float32 (see example below).
Specifying a higher-accuracy accumulator using the `dtype` keyword can
alleviate this issue.
 
Examples
--------
>>> a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
>>> np.std(a)
1.1180339887498949
>>> np.std(a, axis=0)
array([ 1.,  1.])
>>> np.std(a, axis=1)
array([ 0.5,  0.5])
 
In single precision, std() can be inaccurate:
 
>>> a = np.zeros((2,512*512), dtype=np.float32)
>>> a[0,:] = 1.0
>>> a[1,:] = 0.1
>>> np.std(a)
0.45172946707416706
 
Computing the standard deviation in float64 is more accurate:
 
>>> np.std(a, dtype=np.float64)
0.44999999925552653
sum(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=False)
Sum of array elements over a given axis.
 
Parameters
----------
a : array_like
    Elements to sum.
axis : None or int or tuple of ints, optional
    Axis or axes along which a sum is performed.
    The default (`axis` = `None`) is perform a sum over all
    the dimensions of the input array. `axis` may be negative, in
    which case it counts from the last to the first axis.
 
    .. versionadded:: 1.7.0
 
    If this is a tuple of ints, a sum is performed on multiple
    axes, instead of a single axis or all the axes as before.
dtype : dtype, optional
    The type of the returned array and of the accumulator in which
    the elements are summed.  By default, the dtype of `a` is used.
    An exception is when `a` has an integer type with less precision
    than the default platform integer.  In that case, the default
    platform integer is used instead.
out : ndarray, optional
    Array into which the output is placed.  By default, a new array is
    created.  If `out` is given, it must be of the appropriate shape
    (the shape of `a` with `axis` removed, i.e.,
    ``numpy.delete(a.shape, axis)``).  Its type is preserved. See
    `doc.ufuncs` (Section "Output arguments") for more details.
keepdims : bool, optional
    If this is set to True, the axes which are reduced are left
    in the result as dimensions with size one. With this option,
    the result will broadcast correctly against the original `arr`.
 
Returns
-------
sum_along_axis : ndarray
    An array with the same shape as `a`, with the specified
    axis removed.   If `a` is a 0-d array, or if `axis` is None, a scalar
    is returned.  If an output array is specified, a reference to
    `out` is returned.
 
See Also
--------
ndarray.sum : Equivalent method.
 
cumsum : Cumulative sum of array elements.
 
trapz : Integration of array values using the composite trapezoidal rule.
 
mean, average
 
Notes
-----
Arithmetic is modular when using integer types, and no error is
raised on overflow.
 
Examples
--------
>>> np.sum([0.5, 1.5])
2.0
>>> np.sum([0.5, 0.7, 0.2, 1.5], dtype=np.int32)
1
>>> np.sum([[0, 1], [0, 5]])
6
>>> np.sum([[0, 1], [0, 5]], axis=0)
array([0, 6])
>>> np.sum([[0, 1], [0, 5]], axis=1)
array([1, 5])
 
If the accumulator is too small, overflow occurs:
 
>>> np.ones(128, dtype=np.int8).sum(dtype=np.int8)
-128
swapaxes(a, axis1, axis2)
Interchange two axes of an array.
 
Parameters
----------
a : array_like
    Input array.
axis1 : int
    First axis.
axis2 : int
    Second axis.
 
Returns
-------
a_swapped : ndarray
    If `a` is an ndarray, then a view of `a` is returned; otherwise
    a new array is created.
 
Examples
--------
>>> x = np.array([[1,2,3]])
>>> np.swapaxes(x,0,1)
array([[1],
       [2],
       [3]])
 
>>> x = np.array([[[0,1],[2,3]],[[4,5],[6,7]]])
>>> x
array([[[0, 1],
        [2, 3]],
       [[4, 5],
        [6, 7]]])
 
>>> np.swapaxes(x,0,2)
array([[[0, 4],
        [2, 6]],
       [[1, 5],
        [3, 7]]])
take(a, indices, axis=None, out=None, mode='raise')
Take elements from an array along an axis.
 
This function does the same thing as "fancy" indexing (indexing arrays
using arrays); however, it can be easier to use if you need elements
along a given axis.
 
Parameters
----------
a : array_like
    The source array.
indices : array_like
    The indices of the values to extract.
 
    .. versionadded:: 1.8.0
 
    Also allow scalars for indices.
axis : int, optional
    The axis over which to select values. By default, the flattened
    input array is used.
out : ndarray, optional
    If provided, the result will be placed in this array. It should
    be of the appropriate shape and dtype.
mode : {'raise', 'wrap', 'clip'}, optional
    Specifies how out-of-bounds indices will behave.
 
    * 'raise' -- raise an error (default)
    * 'wrap' -- wrap around
    * 'clip' -- clip to the range
 
    'clip' mode means that all indices that are too large are replaced
    by the index that addresses the last element along that axis. Note
    that this disables indexing with negative numbers.
 
Returns
-------
subarray : ndarray
    The returned array has the same type as `a`.
 
See Also
--------
ndarray.take : equivalent method
 
Examples
--------
>>> a = [4, 3, 5, 7, 6, 8]
>>> indices = [0, 1, 4]
>>> np.take(a, indices)
array([4, 3, 6])
 
In this example if `a` is an ndarray, "fancy" indexing can be used.
 
>>> a = np.array(a)
>>> a[indices]
array([4, 3, 6])
 
If `indices` is not one dimensional, the output also has these dimensions.
 
>>> np.take(a, [[0, 1], [2, 3]])
array([[4, 3],
       [5, 7]])
tensordot(a, b, axes=2)
Compute tensor dot product along specified axes for arrays >= 1-D.
 
Given two tensors (arrays of dimension greater than or equal to one),
`a` and `b`, and an array_like object containing two array_like
objects, ``(a_axes, b_axes)``, sum the products of `a`'s and `b`'s
elements (components) over the axes specified by ``a_axes`` and
``b_axes``. The third argument can be a single non-negative
integer_like scalar, ``N``; if it is such, then the last ``N``
dimensions of `a` and the first ``N`` dimensions of `b` are summed
over.
 
Parameters
----------
a, b : array_like, len(shape) >= 1
    Tensors to "dot".
axes : variable type
    * integer_like scalar
      Number of axes to sum over (applies to both arrays); or
    * (2,) array_like, both elements array_like of the same length
      List of axes to be summed over, first sequence applying to `a`,
      second to `b`.
 
See Also
--------
dot, einsum
 
Notes
-----
When there is more than one axis to sum over - and they are not the last
(first) axes of `a` (`b`) - the argument `axes` should consist of
two sequences of the same length, with the first axis to sum over given
first in both sequences, the second axis second, and so forth.
 
Examples
--------
A "traditional" example:
 
>>> a = np.arange(60.).reshape(3,4,5)
>>> b = np.arange(24.).reshape(4,3,2)
>>> c = np.tensordot(a,b, axes=([1,0],[0,1]))
>>> c.shape
(5, 2)
>>> c
array([[ 4400.,  4730.],
       [ 4532.,  4874.],
       [ 4664.,  5018.],
       [ 4796.,  5162.],
       [ 4928.,  5306.]])
>>> # A slower but equivalent way of computing the same...
>>> d = np.zeros((5,2))
>>> for i in range(5):
...   for j in range(2):
...     for k in range(3):
...       for n in range(4):
...         d[i,j] += a[k,n,i] * b[n,k,j]
>>> c == d
array([[ True,  True],
       [ True,  True],
       [ True,  True],
       [ True,  True],
       [ True,  True]], dtype=bool)
 
An extended example taking advantage of the overloading of + and \*:
 
>>> a = np.array(range(1, 9))
>>> a.shape = (2, 2, 2)
>>> A = np.array(('a', 'b', 'c', 'd'), dtype=object)
>>> A.shape = (2, 2)
>>> a; A
array([[[1, 2],
        [3, 4]],
       [[5, 6],
        [7, 8]]])
array([[a, b],
       [c, d]], dtype=object)
 
>>> np.tensordot(a, A) # third argument default is 2
array([abbcccdddd, aaaaabbbbbbcccccccdddddddd], dtype=object)
 
>>> np.tensordot(a, A, 1)
array([[[acc, bdd],
        [aaacccc, bbbdddd]],
       [[aaaaacccccc, bbbbbdddddd],
        [aaaaaaacccccccc, bbbbbbbdddddddd]]], dtype=object)
 
>>> np.tensordot(a, A, 0) # "Left for reader" (result too long to incl.)
array([[[[[a, b],
          [c, d]],
          ...
 
>>> np.tensordot(a, A, (0, 1))
array([[[abbbbb, cddddd],
        [aabbbbbb, ccdddddd]],
       [[aaabbbbbbb, cccddddddd],
        [aaaabbbbbbbb, ccccdddddddd]]], dtype=object)
 
>>> np.tensordot(a, A, (2, 1))
array([[[abb, cdd],
        [aaabbbb, cccdddd]],
       [[aaaaabbbbbb, cccccdddddd],
        [aaaaaaabbbbbbbb, cccccccdddddddd]]], dtype=object)
 
>>> np.tensordot(a, A, ((0, 1), (0, 1)))
array([abbbcccccddddddd, aabbbbccccccdddddddd], dtype=object)
 
>>> np.tensordot(a, A, ((2, 1), (1, 0)))
array([acccbbdddd, aaaaacccccccbbbbbbdddddddd], dtype=object)
tile(A, reps)
Construct an array by repeating A the number of times given by reps.
 
If `reps` has length ``d``, the result will have dimension of
``max(d, A.ndim)``.
 
If ``A.ndim < d``, `A` is promoted to be d-dimensional by prepending new
axes. So a shape (3,) array is promoted to (1, 3) for 2-D replication,
or shape (1, 1, 3) for 3-D replication. If this is not the desired
behavior, promote `A` to d-dimensions manually before calling this
function.
 
If ``A.ndim > d``, `reps` is promoted to `A`.ndim by pre-pending 1's to it.
Thus for an `A` of shape (2, 3, 4, 5), a `reps` of (2, 2) is treated as
(1, 1, 2, 2).
 
Parameters
----------
A : array_like
    The input array.
reps : array_like
    The number of repetitions of `A` along each axis.
 
Returns
-------
c : ndarray
    The tiled output array.
 
See Also
--------
repeat : Repeat elements of an array.
 
Examples
--------
>>> a = np.array([0, 1, 2])
>>> np.tile(a, 2)
array([0, 1, 2, 0, 1, 2])
>>> np.tile(a, (2, 2))
array([[0, 1, 2, 0, 1, 2],
       [0, 1, 2, 0, 1, 2]])
>>> np.tile(a, (2, 1, 2))
array([[[0, 1, 2, 0, 1, 2]],
       [[0, 1, 2, 0, 1, 2]]])
 
>>> b = np.array([[1, 2], [3, 4]])
>>> np.tile(b, 2)
array([[1, 2, 1, 2],
       [3, 4, 3, 4]])
>>> np.tile(b, (2, 1))
array([[1, 2],
       [3, 4],
       [1, 2],
       [3, 4]])
trace(a, offset=0, axis1=0, axis2=1, dtype=None, out=None)
Return the sum along diagonals of the array.
 
If `a` is 2-D, the sum along its diagonal with the given offset
is returned, i.e., the sum of elements ``a[i,i+offset]`` for all i.
 
If `a` has more than two dimensions, then the axes specified by axis1 and
axis2 are used to determine the 2-D sub-arrays whose traces are returned.
The shape of the resulting array is the same as that of `a` with `axis1`
and `axis2` removed.
 
Parameters
----------
a : array_like
    Input array, from which the diagonals are taken.
offset : int, optional
    Offset of the diagonal from the main diagonal. Can be both positive
    and negative. Defaults to 0.
axis1, axis2 : int, optional
    Axes to be used as the first and second axis of the 2-D sub-arrays
    from which the diagonals should be taken. Defaults are the first two
    axes of `a`.
dtype : dtype, optional
    Determines the data-type of the returned array and of the accumulator
    where the elements are summed. If dtype has the value None and `a` is
    of integer type of precision less than the default integer
    precision, then the default integer precision is used. Otherwise,
    the precision is the same as that of `a`.
out : ndarray, optional
    Array into which the output is placed. Its type is preserved and
    it must be of the right shape to hold the output.
 
Returns
-------
sum_along_diagonals : ndarray
    If `a` is 2-D, the sum along the diagonal is returned.  If `a` has
    larger dimensions, then an array of sums along diagonals is returned.
 
See Also
--------
diag, diagonal, diagflat
 
Examples
--------
>>> np.trace(np.eye(3))
3.0
>>> a = np.arange(8).reshape((2,2,2))
>>> np.trace(a)
array([6, 8])
 
>>> a = np.arange(24).reshape((2,2,2,3))
>>> np.trace(a).shape
(2, 3)
transpose(a, axes=None)
Permute the dimensions of an array.
 
Parameters
----------
a : array_like
    Input array.
axes : list of ints, optional
    By default, reverse the dimensions, otherwise permute the axes
    according to the values given.
 
Returns
-------
p : ndarray
    `a` with its axes permuted.  A view is returned whenever
    possible.
 
See Also
--------
rollaxis
 
Examples
--------
>>> x = np.arange(4).reshape((2,2))
>>> x
array([[0, 1],
       [2, 3]])
 
>>> np.transpose(x)
array([[0, 2],
       [1, 3]])
 
>>> x = np.ones((1, 2, 3))
>>> np.transpose(x, (1, 0, 2)).shape
(2, 1, 3)
trapz(y, x=None, dx=1.0, axis=-1)
Integrate along the given axis using the composite trapezoidal rule.
 
Integrate `y` (`x`) along given axis.
 
Parameters
----------
y : array_like
    Input array to integrate.
x : array_like, optional
    If `x` is None, then spacing between all `y` elements is `dx`.
dx : scalar, optional
    If `x` is None, spacing given by `dx` is assumed. Default is 1.
axis : int, optional
    Specify the axis.
 
Returns
-------
trapz : float
    Definite integral as approximated by trapezoidal rule.
 
See Also
--------
sum, cumsum
 
Notes
-----
Image [2]_ illustrates trapezoidal rule -- y-axis locations of points will
be taken from `y` array, by default x-axis distances between points will be
1.0, alternatively they can be provided with `x` array or with `dx` scalar.
Return value will be equal to combined area under the red lines.
 
 
References
----------
.. [1] Wikipedia page: http://en.wikipedia.org/wiki/Trapezoidal_rule
 
.. [2] Illustration image:
       http://en.wikipedia.org/wiki/File:Composite_trapezoidal_rule_illustration.png
 
Examples
--------
>>> np.trapz([1,2,3])
4.0
>>> np.trapz([1,2,3], x=[4,6,8])
8.0
>>> np.trapz([1,2,3], dx=2)
8.0
>>> a = np.arange(6).reshape(2, 3)
>>> a
array([[0, 1, 2],
       [3, 4, 5]])
>>> np.trapz(a, axis=0)
array([ 1.5,  2.5,  3.5])
>>> np.trapz(a, axis=1)
array([ 2.,  8.])
tri(N, M=None, k=0, dtype=<type 'float'>)
An array with ones at and below the given diagonal and zeros elsewhere.
 
Parameters
----------
N : int
    Number of rows in the array.
M : int, optional
    Number of columns in the array.
    By default, `M` is taken equal to `N`.
k : int, optional
    The sub-diagonal at and below which the array is filled.
    `k` = 0 is the main diagonal, while `k` < 0 is below it,
    and `k` > 0 is above.  The default is 0.
dtype : dtype, optional
    Data type of the returned array.  The default is float.
 
Returns
-------
tri : ndarray of shape (N, M)
    Array with its lower triangle filled with ones and zero elsewhere;
    in other words ``T[i,j] == 1`` for ``i <= j + k``, 0 otherwise.
 
Examples
--------
>>> np.tri(3, 5, 2, dtype=int)
array([[1, 1, 1, 0, 0],
       [1, 1, 1, 1, 0],
       [1, 1, 1, 1, 1]])
 
>>> np.tri(3, 5, -1)
array([[ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 1.,  0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 1.,  1.,  0.,  0.,  0.]])
tril(m, k=0)
Lower triangle of an array.
 
Return a copy of an array with elements above the `k`-th diagonal zeroed.
 
Parameters
----------
m : array_like, shape (M, N)
    Input array.
k : int, optional
    Diagonal above which to zero elements.  `k = 0` (the default) is the
    main diagonal, `k < 0` is below it and `k > 0` is above.
 
Returns
-------
tril : ndarray, shape (M, N)
    Lower triangle of `m`, of same shape and data-type as `m`.
 
See Also
--------
triu : same thing, only for the upper triangle
 
Examples
--------
>>> np.tril([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[10,11,12]], -1)
array([[ 0,  0,  0],
       [ 4,  0,  0],
       [ 7,  8,  0],
       [10, 11, 12]])
tril_indices(n, k=0)
Return the indices for the lower-triangle of an (n, n) array.
 
Parameters
----------
n : int
    The row dimension of the square arrays for which the returned
    indices will be valid.
k : int, optional
    Diagonal offset (see `tril` for details).
 
Returns
-------
inds : tuple of arrays
    The indices for the triangle. The returned tuple contains two arrays,
    each with the indices along one dimension of the array.
 
See also
--------
triu_indices : similar function, for upper-triangular.
mask_indices : generic function accepting an arbitrary mask function.
tril, triu
 
Notes
-----
.. versionadded:: 1.4.0
 
Examples
--------
Compute two different sets of indices to access 4x4 arrays, one for the
lower triangular part starting at the main diagonal, and one starting two
diagonals further right:
 
>>> il1 = np.tril_indices(4)
>>> il2 = np.tril_indices(4, 2)
 
Here is how they can be used with a sample array:
 
>>> a = np.arange(16).reshape(4, 4)
>>> a
array([[ 0,  1,  2,  3],
       [ 4,  5,  6,  7],
       [ 8,  9, 10, 11],
       [12, 13, 14, 15]])
 
Both for indexing:
 
>>> a[il1]
array([ 0,  4,  5,  8,  9, 10, 12, 13, 14, 15])
 
And for assigning values:
 
>>> a[il1] = -1
>>> a
array([[-1,  1,  2,  3],
       [-1, -1,  6,  7],
       [-1, -1, -1, 11],
       [-1, -1, -1, -1]])
 
These cover almost the whole array (two diagonals right of the main one):
 
>>> a[il2] = -10
>>> a
array([[-10, -10, -10,   3],
       [-10, -10, -10, -10],
       [-10, -10, -10, -10],
       [-10, -10, -10, -10]])
tril_indices_from(arr, k=0)
Return the indices for the lower-triangle of arr.
 
See `tril_indices` for full details.
 
Parameters
----------
arr : array_like
    The indices will be valid for square arrays whose dimensions are
    the same as arr.
k : int, optional
    Diagonal offset (see `tril` for details).
 
See Also
--------
tril_indices, tril
 
Notes
-----
.. versionadded:: 1.4.0
trim_zeros(filt, trim='fb')
Trim the leading and/or trailing zeros from a 1-D array or sequence.
 
Parameters
----------
filt : 1-D array or sequence
    Input array.
trim : str, optional
    A string with 'f' representing trim from front and 'b' to trim from
    back. Default is 'fb', trim zeros from both front and back of the
    array.
 
Returns
-------
trimmed : 1-D array or sequence
    The result of trimming the input. The input data type is preserved.
 
Examples
--------
>>> a = np.array((0, 0, 0, 1, 2, 3, 0, 2, 1, 0))
>>> np.trim_zeros(a)
array([1, 2, 3, 0, 2, 1])
 
>>> np.trim_zeros(a, 'b')
array([0, 0, 0, 1, 2, 3, 0, 2, 1])
 
The input data type is preserved, list/tuple in means list/tuple out.
 
>>> np.trim_zeros([0, 1, 2, 0])
[1, 2]
triu(m, k=0)
Upper triangle of an array.
 
Return a copy of a matrix with the elements below the `k`-th diagonal
zeroed.
 
Please refer to the documentation for `tril` for further details.
 
See Also
--------
tril : lower triangle of an array
 
Examples
--------
>>> np.triu([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[10,11,12]], -1)
array([[ 1,  2,  3],
       [ 4,  5,  6],
       [ 0,  8,  9],
       [ 0,  0, 12]])
triu_indices(n, k=0)
Return the indices for the upper-triangle of an (n, n) array.
 
Parameters
----------
n : int
    The size of the arrays for which the returned indices will
    be valid.
k : int, optional
    Diagonal offset (see `triu` for details).
 
Returns
-------
inds : tuple, shape(2) of ndarrays, shape(`n`)
    The indices for the triangle. The returned tuple contains two arrays,
    each with the indices along one dimension of the array.  Can be used
    to slice a ndarray of shape(`n`, `n`).
 
See also
--------
tril_indices : similar function, for lower-triangular.
mask_indices : generic function accepting an arbitrary mask function.
triu, tril
 
Notes
-----
.. versionadded:: 1.4.0
 
Examples
--------
Compute two different sets of indices to access 4x4 arrays, one for the
upper triangular part starting at the main diagonal, and one starting two
diagonals further right:
 
>>> iu1 = np.triu_indices(4)
>>> iu2 = np.triu_indices(4, 2)
 
Here is how they can be used with a sample array:
 
>>> a = np.arange(16).reshape(4, 4)
>>> a
array([[ 0,  1,  2,  3],
       [ 4,  5,  6,  7],
       [ 8,  9, 10, 11],
       [12, 13, 14, 15]])
 
Both for indexing:
 
>>> a[iu1]
array([ 0,  1,  2,  3,  5,  6,  7, 10, 11, 15])
 
And for assigning values:
 
>>> a[iu1] = -1
>>> a
array([[-1, -1, -1, -1],
       [ 4, -1, -1, -1],
       [ 8,  9, -1, -1],
       [12, 13, 14, -1]])
 
These cover only a small part of the whole array (two diagonals right
of the main one):
 
>>> a[iu2] = -10
>>> a
array([[ -1,  -1, -10, -10],
       [  4,  -1,  -1, -10],
       [  8,   9,  -1,  -1],
       [ 12,  13,  14,  -1]])
triu_indices_from(arr, k=0)
Return the indices for the upper-triangle of a (N, N) array.
 
See `triu_indices` for full details.
 
Parameters
----------
arr : ndarrayshape(N, N)
    The indices will be valid for square arrays.
k : int, optional
    Diagonal offset (see `triu` for details).
 
Returns
-------
triu_indices_from : tuple, shape(2) of ndarrayshape(N)
    Indices for the upper-triangle of `arr`.
 
See Also
--------
triu_indices, triu
 
Notes
-----
.. versionadded:: 1.4.0
typename(char)
Return a description for the given data type code.
 
Parameters
----------
char : str
    Data type code.
 
Returns
-------
out : str
    Description of the input data type code.
 
See Also
--------
dtype, typecodes
 
Examples
--------
>>> typechars = ['S1', '?', 'B', 'D', 'G', 'F', 'I', 'H', 'L', 'O', 'Q',
...              'S', 'U', 'V', 'b', 'd', 'g', 'f', 'i', 'h', 'l', 'q']
>>> for typechar in typechars:
...     print typechar, ' : ', np.typename(typechar)
...
S1  :  character
?  :  bool
B  :  unsigned char
D  :  complex double precision
G  :  complex long double precision
F  :  complex single precision
I  :  unsigned integer
H  :  unsigned short
L  :  unsigned long integer
O  :  object
Q  :  unsigned long long integer
S  :  string
U  :  unicode
V  :  void
b  :  signed char
d  :  double precision
g  :  long precision
f  :  single precision
i  :  integer
h  :  short
l  :  long integer
q  :  long long integer
union1d(ar1, ar2)
Find the union of two arrays.
 
Return the unique, sorted array of values that are in either of the two
input arrays.
 
Parameters
----------
ar1, ar2 : array_like
    Input arrays. They are flattened if they are not already 1D.
 
Returns
-------
union1d : ndarray
    Unique, sorted union of the input arrays.
 
See Also
--------
numpy.lib.arraysetops : Module with a number of other functions for
                        performing set operations on arrays.
 
Examples
--------
>>> np.union1d([-1, 0, 1], [-2, 0, 2])
array([-2, -1,  0,  1,  2])
unique(ar, return_index=False, return_inverse=False)
Find the unique elements of an array.
 
Returns the sorted unique elements of an array. There are two optional
outputs in addition to the unique elements: the indices of the input array
that give the unique values, and the indices of the unique array that
reconstruct the input array.
 
Parameters
----------
ar : array_like
    Input array. This will be flattened if it is not already 1-D.
return_index : bool, optional
    If True, also return the indices of `ar` that result in the unique
    array.
return_inverse : bool, optional
    If True, also return the indices of the unique array that can be used
    to reconstruct `ar`.
 
Returns
-------
unique : ndarray
    The sorted unique values.
unique_indices : ndarray, optional
    The indices of the first occurrences of the unique values in the
    (flattened) original array. Only provided if `return_index` is True.
unique_inverse : ndarray, optional
    The indices to reconstruct the (flattened) original array from the
    unique array. Only provided if `return_inverse` is True.
 
See Also
--------
numpy.lib.arraysetops : Module with a number of other functions for
                        performing set operations on arrays.
 
Examples
--------
>>> np.unique([1, 1, 2, 2, 3, 3])
array([1, 2, 3])
>>> a = np.array([[1, 1], [2, 3]])
>>> np.unique(a)
array([1, 2, 3])
 
Return the indices of the original array that give the unique values:
 
>>> a = np.array(['a', 'b', 'b', 'c', 'a'])
>>> u, indices = np.unique(a, return_index=True)
>>> u
array(['a', 'b', 'c'],
       dtype='|S1')
>>> indices
array([0, 1, 3])
>>> a[indices]
array(['a', 'b', 'c'],
       dtype='|S1')
 
Reconstruct the input array from the unique values:
 
>>> a = np.array([1, 2, 6, 4, 2, 3, 2])
>>> u, indices = np.unique(a, return_inverse=True)
>>> u
array([1, 2, 3, 4, 6])
>>> indices
array([0, 1, 4, 3, 1, 2, 1])
>>> u[indices]
array([1, 2, 6, 4, 2, 3, 2])
unpackbits(...)
unpackbits(myarray, axis=None)
 
Unpacks elements of a uint8 array into a binary-valued output array.
 
Each element of `myarray` represents a bit-field that should be unpacked
into a binary-valued output array. The shape of the output array is either
1-D (if `axis` is None) or the same shape as the input array with unpacking
done along the axis specified.
 
Parameters
----------
myarray : ndarrayuint8 type
   Input array.
axis : int, optional
   Unpacks along this axis.
 
Returns
-------
unpacked : ndarrayuint8 type
   The elements are binary-valued (0 or 1).
 
See Also
--------
packbits : Packs the elements of a binary-valued array into bits in a uint8
           array.
 
Examples
--------
>>> a = np.array([[2], [7], [23]], dtype=np.uint8)
>>> a
array([[ 2],
       [ 7],
       [23]], dtype=uint8)
>>> b = np.unpackbits(a, axis=1)
>>> b
array([[0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1],
       [0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 1]], dtype=uint8)
unravel_index(...)
unravel_index(indices, dims, order='C')
 
Converts a flat index or array of flat indices into a tuple
of coordinate arrays.
 
Parameters
----------
indices : array_like
    An integer array whose elements are indices into the flattened
    version of an array of dimensions ``dims``. Before version 1.6.0,
    this function accepted just one index value.
dims : tuple of ints
    The shape of the array to use for unraveling ``indices``.
order : {'C', 'F'}, optional
    .. versionadded:: 1.6.0
 
    Determines whether the indices should be viewed as indexing in
    C (row-major) order or FORTRAN (column-major) order.
 
Returns
-------
unraveled_coords : tuple of ndarray
    Each array in the tuple has the same shape as the ``indices``
    array.
 
See Also
--------
ravel_multi_index
 
Examples
--------
>>> np.unravel_index([22, 41, 37], (7,6))
(array([3, 6, 6]), array([4, 5, 1]))
>>> np.unravel_index([31, 41, 13], (7,6), order='F')
(array([3, 6, 6]), array([4, 5, 1]))
 
>>> np.unravel_index(1621, (6,7,8,9))
(3, 1, 4, 1)
unwrap(p, discont=3.141592653589793, axis=-1)
Unwrap by changing deltas between values to 2*pi complement.
 
Unwrap radian phase `p` by changing absolute jumps greater than
`discont` to their 2*pi complement along the given axis.
 
Parameters
----------
p : array_like
    Input array.
discont : float, optional
    Maximum discontinuity between values, default is ``pi``.
axis : int, optional
    Axis along which unwrap will operate, default is the last axis.
 
Returns
-------
out : ndarray
    Output array.
 
See Also
--------
rad2deg, deg2rad
 
Notes
-----
If the discontinuity in `p` is smaller than ``pi``, but larger than
`discont`, no unwrapping is done because taking the 2*pi complement
would only make the discontinuity larger.
 
Examples
--------
>>> phase = np.linspace(0, np.pi, num=5)
>>> phase[3:] += np.pi
>>> phase
array([ 0.        ,  0.78539816,  1.57079633,  5.49778714,  6.28318531])
>>> np.unwrap(phase)
array([ 0.        ,  0.78539816,  1.57079633, -0.78539816,  0.        ])
vander(x, N=None)
Generate a Van der Monde matrix.
 
The columns of the output matrix are decreasing powers of the input
vector.  Specifically, the `i`-th output column is the input vector
raised element-wise to the power of ``N - i - 1``.  Such a matrix with
a geometric progression in each row is named for Alexandre-Theophile
Vandermonde.
 
Parameters
----------
x : array_like
    1-D input array.
N : int, optional
    Order of (number of columns in) the output.  If `N` is not specified,
    a square array is returned (``N = len(x)``).
 
Returns
-------
out : ndarray
    Van der Monde matrix of order `N`.  The first column is ``x^(N-1)``,
    the second ``x^(N-2)`` and so forth.
 
Examples
--------
>>> x = np.array([1, 2, 3, 5])
>>> N = 3
>>> np.vander(x, N)
array([[ 1,  1,  1],
       [ 4,  2,  1],
       [ 9,  3,  1],
       [25,  5,  1]])
 
>>> np.column_stack([x**(N-1-i) for i in range(N)])
array([[ 1,  1,  1],
       [ 4,  2,  1],
       [ 9,  3,  1],
       [25,  5,  1]])
 
>>> x = np.array([1, 2, 3, 5])
>>> np.vander(x)
array([[  1,   1,   1,   1],
       [  8,   4,   2,   1],
       [ 27,   9,   3,   1],
       [125,  25,   5,   1]])
 
The determinant of a square Vandermonde matrix is the product
of the differences between the values of the input vector:
 
>>> np.linalg.det(np.vander(x))
48.000000000000043
>>> (5-3)*(5-2)*(5-1)*(3-2)*(3-1)*(2-1)
48
var(a, axis=None, dtype=None, out=None, ddof=0, keepdims=False)
Compute the variance along the specified axis.
 
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
----------
a : array_like
    Array containing numbers whose variance is desired.  If `a` is not an
    array, a conversion is attempted.
axis : int, optional
    Axis along which the variance is computed.  The default is to compute
    the variance of the flattened array.
dtype : data-type, optional
    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, optional
    Alternate output array in which to place the result.  It must have
    the same shape as the expected output, but the type is cast if
    necessary.
ddof : int, optional
    "Delta Degrees of Freedom": the divisor used in the calculation is
    ``N - ddof``, where ``N`` represents the number of elements. By
    default `ddof` is zero.
keepdims : bool, optional
    If this is set to True, the axes which are reduced are left
    in the result as dimensions with size one. With this option,
    the result will broadcast correctly against the original `arr`.
 
Returns
-------
variance : ndarray, see dtype parameter above
    If ``out=None``, returns a new array containing the variance;
    otherwise, a reference to the output array is returned.
 
See Also
--------
std , mean, nanmean, nanstd, nanvar
numpy.doc.ufuncs : Section "Output arguments"
 
Notes
-----
The variance is the average of the squared deviations from the mean,
i.e.,  ``var = mean(abs(x - x.mean())**2)``.
 
The mean is normally calculated as ``x.sum() / N``, where ``N = len(x)``.
If, however, `ddof` is specified, the divisor ``N - ddof`` is used
instead.  In standard statistical practice, ``ddof=1`` provides an
unbiased estimator of the variance of a hypothetical infinite population.
``ddof=0`` provides a maximum likelihood estimate of the variance for
normally distributed variables.
 
Note that for complex numbers, the absolute value is taken before
squaring, so that the result is always real and nonnegative.
 
For floating-point input, the variance is computed using the same
precision the input has.  Depending on the input data, this can cause
the results to be inaccurate, especially for `float32` (see example
below).  Specifying a higher-accuracy accumulator using the ``dtype``
keyword can alleviate this issue.
 
Examples
--------
>>> a = np.array([[1,2],[3,4]])
>>> np.var(a)
1.25
>>> np.var(a, axis=0)
array([ 1.,  1.])
>>> np.var(a, axis=1)
array([ 0.25,  0.25])
 
In single precision, var() can be inaccurate:
 
>>> a = np.zeros((2,512*512), dtype=np.float32)
>>> a[0,:] = 1.0
>>> a[1,:] = 0.1
>>> np.var(a)
0.20405951142311096
 
Computing the variance in float64 is more accurate:
 
>>> np.var(a, dtype=np.float64)
0.20249999932997387
>>> ((1-0.55)**2 + (0.1-0.55)**2)/2
0.20250000000000001
vdot(...)
vdot(a, b)
 
Return the dot product of two vectors.
 
The vdot(`a`, `b`) function handles complex numbers differently than
dot(`a`, `b`).  If the first argument is complex the complex conjugate
of the first argument is used for the calculation of the dot product.
 
Note that `vdot` handles multidimensional arrays differently than `dot`:
it does *not* perform a matrix product, but flattens input arguments
to 1-D vectors first. Consequently, it should only be used for vectors.
 
Parameters
----------
a : array_like
    If `a` is complex the complex conjugate is taken before calculation
    of the dot product.
b : array_like
    Second argument to the dot product.
 
Returns
-------
output : ndarray
    Dot product of `a` and `b`.  Can be an intfloat, or
    complex depending on the types of `a` and `b`.
 
See Also
--------
dot : Return the dot product without using the complex conjugate of the
      first argument.
 
Examples
--------
>>> a = np.array([1+2j,3+4j])
>>> b = np.array([5+6j,7+8j])
>>> np.vdot(a, b)
(70-8j)
>>> np.vdot(b, a)
(70+8j)
 
Note that higher-dimensional arrays are flattened!
 
>>> a = np.array([[1, 4], [5, 6]])
>>> b = np.array([[4, 1], [2, 2]])
>>> np.vdot(a, b)
30
>>> np.vdot(b, a)
30
>>> 1*4 + 4*1 + 5*2 + 6*2
30
vsplit(ary, indices_or_sections)
Split an array into multiple sub-arrays vertically (row-wise).
 
Please refer to the ``split`` documentation.  ``vsplit`` is equivalent
to ``split`` with `axis=0` (default), the array is always split along the
first axis regardless of the array dimension.
 
See Also
--------
split : Split an array into multiple sub-arrays of equal size.
 
Examples
--------
>>> x = np.arange(16.0).reshape(4, 4)
>>> x
array([[  0.,   1.,   2.,   3.],
       [  4.,   5.,   6.,   7.],
       [  8.,   9.,  10.,  11.],
       [ 12.,  13.,  14.,  15.]])
>>> np.vsplit(x, 2)
[array([[ 0.,  1.,  2.,  3.],
       [ 4.,  5.,  6.,  7.]]),
 array([[  8.,   9.,  10.,  11.],
       [ 12.,  13.,  14.,  15.]])]
>>> np.vsplit(x, np.array([3, 6]))
[array([[  0.,   1.,   2.,   3.],
       [  4.,   5.,   6.,   7.],
       [  8.,   9.,  10.,  11.]]),
 array([[ 12.,  13.,  14.,  15.]]),
 array([], dtype=float64)]
 
With a higher dimensional array the split is still along the first axis.
 
>>> x = np.arange(8.0).reshape(2, 2, 2)
>>> x
array([[[ 0.,  1.],
        [ 2.,  3.]],
       [[ 4.,  5.],
        [ 6.,  7.]]])
>>> np.vsplit(x, 2)
[array([[[ 0.,  1.],
        [ 2.,  3.]]]),
 array([[[ 4.,  5.],
        [ 6.,  7.]]])]
vstack(tup)
Stack arrays in sequence vertically (row wise).
 
Take a sequence of arrays and stack them vertically to make a single
array. Rebuild arrays divided by `vsplit`.
 
Parameters
----------
tup : sequence of ndarrays
    Tuple containing arrays to be stacked. The arrays must have the same
    shape along all but the first axis.
 
Returns
-------
stacked : ndarray
    The array formed by stacking the given arrays.
 
See Also
--------
hstack : Stack arrays in sequence horizontally (column wise).
dstack : Stack arrays in sequence depth wise (along third dimension).
concatenate : Join a sequence of arrays together.
vsplit : Split array into a list of multiple sub-arrays vertically.
 
Notes
-----
Equivalent to ``np.concatenate(tup, axis=0)`` if `tup` contains arrays that
are at least 2-dimensional.
 
Examples
--------
>>> a = np.array([1, 2, 3])
>>> b = np.array([2, 3, 4])
>>> np.vstack((a,b))
array([[1, 2, 3],
       [2, 3, 4]])
 
>>> a = np.array([[1], [2], [3]])
>>> b = np.array([[2], [3], [4]])
>>> np.vstack((a,b))
array([[1],
       [2],
       [3],
       [2],
       [3],
       [4]])
where(...)
where(condition, [x, y])
 
Return elements, either from `x` or `y`, depending on `condition`.
 
If only `condition` is given, return ``condition.nonzero()``.
 
Parameters
----------
condition : array_like, bool
    When True, yield `x`, otherwise yield `y`.
x, y : array_like, optional
    Values from which to choose. `x` and `y` need to have the same
    shape as `condition`.
 
Returns
-------
out : ndarray or tuple of ndarrays
    If both `x` and `y` are specified, the output array contains
    elements of `x` where `condition` is True, and elements from
    `y` elsewhere.
 
    If only `condition` is given, return the tuple
    ``condition.nonzero()``, the indices where `condition` is True.
 
See Also
--------
nonzero, choose
 
Notes
-----
If `x` and `y` are given and input arrays are 1-D, `where` is
equivalent to::
 
    [xv if c else yv for (c,xv,yv) in zip(condition,x,y)]
 
Examples
--------
>>> np.where([[True, False], [True, True]],
...          [[1, 2], [3, 4]],
...          [[9, 8], [7, 6]])
array([[1, 8],
       [3, 4]])
 
>>> np.where([[0, 1], [1, 0]])
(array([0, 1]), array([1, 0]))
 
>>> x = np.arange(9.).reshape(3, 3)
>>> np.where( x > 5 )
(array([2, 2, 2]), array([0, 1, 2]))
>>> x[np.where( x > 3.0 )]               # Note: result is 1D.
array([ 4.,  5.,  6.,  7.,  8.])
>>> np.where(x < 5, x, -1)               # Note: broadcasting.
array([[ 0.,  1.,  2.],
       [ 3.,  4., -1.],
       [-1., -1., -1.]])
 
Find the indices of elements of `x` that are in `goodvalues`.
 
>>> goodvalues = [3, 4, 7]
>>> ix = np.in1d(x.ravel(), goodvalues).reshape(x.shape)
>>> ix
array([[False, False, False],
       [ True,  True, False],
       [False,  True, False]], dtype=bool)
>>> np.where(ix)
(array([1, 1, 2]), array([0, 1, 1]))
who(vardict=None)
Print the Numpy arrays in the given dictionary.
 
If there is no dictionary passed in or `vardict` is None then returns
Numpy arrays in the globals() dictionary (all Numpy arrays in the
namespace).
 
Parameters
----------
vardict : dict, optional
    A dictionary possibly containing ndarrays.  Default is globals().
 
Returns
-------
out : None
    Returns 'None'.
 
Notes
-----
Prints out the name, shape, bytes and type of all of the ndarrays present
in `vardict`.
 
Examples
--------
>>> a = np.arange(10)
>>> b = np.ones(20)
>>> np.who()
Name            Shape            Bytes            Type
===========================================================
a               10               40               int32
b               20               160              float64
Upper bound on total bytes  =       200
 
>>> d = {'x': np.arange(2.0), 'y': np.arange(3.0), 'txt': 'Some str',
... 'idx':5}
>>> np.who(d)
Name            Shape            Bytes            Type
===========================================================
y               3                24               float64
x               2                16               float64
Upper bound on total bytes  =       40
zeros(...)
zeros(shape, dtype=float, order='C')
 
Return a new array of given shape and type, filled with zeros.
 
Parameters
----------
shape : int or sequence of ints
    Shape of the new array, e.g., ``(2, 3)`` or ``2``.
dtype : data-type, optional
    The desired data-type for the array, e.g., `numpy.int8`.  Default is
    `numpy.float64`.
order : {'C', 'F'}, optional
    Whether to store multidimensional data in C- or Fortran-contiguous
    (row- or column-wise) order in memory.
 
Returns
-------
out : ndarray
    Array of zeros with the given shape, dtype, and order.
 
See Also
--------
zeros_like : Return an array of zeros with shape and type of input.
ones_like : Return an array of ones with shape and type of input.
empty_like : Return an empty array with shape and type of input.
ones : Return a new array setting values to one.
empty : Return a new uninitialized array.
 
Examples
--------
>>> np.zeros(5)
array([ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.])
 
>>> np.zeros((5,), dtype=numpy.int)
array([0, 0, 0, 0, 0])
 
>>> np.zeros((2, 1))
array([[ 0.],
       [ 0.]])
 
>>> s = (2,2)
>>> np.zeros(s)
array([[ 0.,  0.],
       [ 0.,  0.]])
 
>>> np.zeros((2,), dtype=[('x', 'i4'), ('y', 'i4')]) # custom dtype
array([(0, 0), (0, 0)],
      dtype=[('x', '<i4'), ('y', '<i4')])
zeros_like(a, dtype=None, order='K', subok=True)
Return an array of zeros with the same shape and type as a given array.
 
Parameters
----------
a : array_like
    The shape and data-type of `a` define these same attributes of
    the returned array.
dtype : data-type, optional
    .. versionadded:: 1.6.0
    Overrides the data type of the result.
order : {'C', 'F', 'A', or 'K'}, optional
    .. versionadded:: 1.6.0
    Overrides the memory layout of the result. 'C' means C-order,
    'F' means F-order, 'A' means 'F' if `a` is Fortran contiguous,
    'C' otherwise. 'K' means match the layout of `a` as closely
    as possible.
subok : bool, optional.
    If True, then the newly created array will use the sub-class
    type of 'a', otherwise it will be a base-class array. Defaults
    to True.
 
Returns
-------
out : ndarray
    Array of zeros with the same shape and type as `a`.
 
See Also
--------
ones_like : Return an array of ones with shape and type of input.
empty_like : Return an empty array with shape and type of input.
zeros : Return a new array setting values to zero.
ones : Return a new array setting values to one.
empty : Return a new uninitialized array.
 
Examples
--------
>>> x = np.arange(6)
>>> x = x.reshape((2, 3))
>>> x
array([[0, 1, 2],
       [3, 4, 5]])
>>> np.zeros_like(x)
array([[0, 0, 0],
       [0, 0, 0]])
 
>>> y = np.arange(3, dtype=np.float)
>>> y
array([ 0.,  1.,  2.])
>>> np.zeros_like(y)
array([ 0.,  0.,  0.])

 
Data
        ALLOW_THREADS = 1
BUFSIZE = 8192
CLIP = 0
ERR_CALL = 3
ERR_DEFAULT = 0
ERR_DEFAULT2 = 521
ERR_IGNORE = 0
ERR_LOG = 5
ERR_PRINT = 4
ERR_RAISE = 2
ERR_WARN = 1
FLOATING_POINT_SUPPORT = 1
FPE_DIVIDEBYZERO = 1
FPE_INVALID = 8
FPE_OVERFLOW = 2
FPE_UNDERFLOW = 4
False_ = False
Inf = inf
Infinity = inf
MAXDIMS = 32
NAN = nan
NINF = -inf
NZERO = -0.0
NaN = nan
PINF = inf
PZERO = 0.0
RAISE = 2
SHIFT_DIVIDEBYZERO = 0
SHIFT_INVALID = 9
SHIFT_OVERFLOW = 3
SHIFT_UNDERFLOW = 6
ScalarType = (<type 'int'>, <type 'float'>, <type 'complex'>, <type 'long'>, <type 'bool'>, <type 'str'>, <type 'unicode'>, <type 'buffer'>, <type 'numpy.int32'>, <type 'numpy.string_'>, <type 'numpy.complex256'>, <type 'numpy.float128'>, <type 'numpy.uint64'>, <type 'numpy.int64'>, <type 'numpy.unicode_'>, <type 'numpy.datetime64'>, <type 'numpy.uint64'>, <type 'numpy.int64'>, <type 'numpy.void'>, <type 'numpy.timedelta64'>, ...)
True_ = True
UFUNC_BUFSIZE_DEFAULT = 8192
UFUNC_PYVALS_NAME = 'UFUNC_PYVALS'
WRAP = 1
__NUMPY_SETUP__ = False
__all__ = ['add_newdocs', 'ModuleDeprecationWarning', '__version__', 'pkgload', 'PackageLoader', 'show_config', 'char', 'rec', 'memmap', 'newaxis', 'ndarray', 'flatiter', 'nditer', 'nested_iters', 'ufunc', 'arange', 'array', 'zeros', 'count_nonzero', 'empty', ...]
__git_revision__ = '54149acaae5976f96a8e29c714feefcb85589313'
__version__ = '1.8.0rc1'
absolute = <ufunc 'absolute'>
add = <ufunc 'add'>
arccos = <ufunc 'arccos'>
arccosh = <ufunc 'arccosh'>
arcsin = <ufunc 'arcsin'>
arcsinh = <ufunc 'arcsinh'>
arctan = <ufunc 'arctan'>
arctan2 = <ufunc 'arctan2'>
arctanh = <ufunc 'arctanh'>
bitwise_and = <ufunc 'bitwise_and'>
bitwise_not = <ufunc 'invert'>
bitwise_or = <ufunc 'bitwise_or'>
bitwise_xor = <ufunc 'bitwise_xor'>
c_ = <numpy.lib.index_tricks.CClass object>
cast = {<type 'numpy.int32'>: <function <lambda> at 0x1...mpy.uint32'>: <function <lambda> at 0x10a247ed8>}
ceil = <ufunc 'ceil'>
conj = <ufunc 'conjugate'>
conjugate = <ufunc 'conjugate'>
copysign = <ufunc 'copysign'>
cos = <ufunc 'cos'>
cosh = <ufunc 'cosh'>
deg2rad = <ufunc 'deg2rad'>
degrees = <ufunc 'degrees'>
divide = <ufunc 'divide'>
e = 2.718281828459045
equal = <ufunc 'equal'>
euler_gamma = 0.5772156649015329
exp = <ufunc 'exp'>
exp2 = <ufunc 'exp2'>
expm1 = <ufunc 'expm1'>
fabs = <ufunc 'fabs'>
floor = <ufunc 'floor'>
floor_divide = <ufunc 'floor_divide'>
fmax = <ufunc 'fmax'>
fmin = <ufunc 'fmin'>
fmod = <ufunc 'fmod'>
frexp = <ufunc 'frexp'>
greater = <ufunc 'greater'>
greater_equal = <ufunc 'greater_equal'>
hypot = <ufunc 'hypot'>
index_exp = <numpy.lib.index_tricks.IndexExpression object>
inf = inf
infty = inf
invert = <ufunc 'invert'>
isfinite = <ufunc 'isfinite'>
isinf = <ufunc 'isinf'>
isnan = <ufunc 'isnan'>
ldexp = <ufunc 'ldexp'>
left_shift = <ufunc 'left_shift'>
less = <ufunc 'less'>
less_equal = <ufunc 'less_equal'>
little_endian = True
log = <ufunc 'log'>
log10 = <ufunc 'log10'>
log1p = <ufunc 'log1p'>
log2 = <ufunc 'log2'>
logaddexp = <ufunc 'logaddexp'>
logaddexp2 = <ufunc 'logaddexp2'>
logical_and = <ufunc 'logical_and'>
logical_not = <ufunc 'logical_not'>
logical_or = <ufunc 'logical_or'>
logical_xor = <ufunc 'logical_xor'>
maximum = <ufunc 'maximum'>
mgrid = <numpy.lib.index_tricks.nd_grid object>
minimum = <ufunc 'minimum'>
mod = <ufunc 'remainder'>
modf = <ufunc 'modf'>
multiply = <ufunc 'multiply'>
nan = nan
nbytes = {<type 'numpy.int32'>: 4, <type 'numpy.string_'>...pe 'numpy.float64'>: 8, <type 'numpy.uint32'>: 4}
negative = <ufunc 'negative'>
newaxis = None
nextafter = <ufunc 'nextafter'>
not_equal = <ufunc 'not_equal'>
ogrid = <numpy.lib.index_tricks.nd_grid object>
pi = 3.141592653589793
power = <ufunc 'power'>
r_ = <numpy.lib.index_tricks.RClass object>
rad2deg = <ufunc 'rad2deg'>
radians = <ufunc 'radians'>
reciprocal = <ufunc 'reciprocal'>
remainder = <ufunc 'remainder'>
right_shift = <ufunc 'right_shift'>
rint = <ufunc 'rint'>
s_ = <numpy.lib.index_tricks.IndexExpression object>
sctypeDict = {0: <type 'numpy.bool_'>, 1: <type 'numpy.int8'>, 2: <type 'numpy.uint8'>, 3: <type 'numpy.int16'>, 4: <type 'numpy.uint16'>, 5: <type 'numpy.int32'>, 6: <type 'numpy.uint32'>, 7: <type 'numpy.int64'>, 8: <type 'numpy.uint64'>, 9: <type 'numpy.int64'>, ...}
sctypeNA = {'?': 'Bool', 'B': 'UInt8', 'Bool': <type 'numpy.bool_'>, 'Complex128': <type 'numpy.complex256'>, 'Complex32': <type 'numpy.complex64'>, 'Complex64': <type 'numpy.complex128'>, 'D': 'Complex64', 'Datetime64': <type 'numpy.datetime64'>, 'F': 'Complex32', 'Float128': <type 'numpy.float128'>, ...}
sctypes = {'complex': [<type 'numpy.complex64'>, <type 'numpy.complex128'>, <type 'numpy.complex256'>], 'float': [<type 'numpy.float16'>, <type 'numpy.float32'>, <type 'numpy.float64'>, <type 'numpy.float128'>], 'int': [<type 'numpy.int8'>, <type 'numpy.int16'>, <type 'numpy.int32'>, <type 'numpy.int64'>], 'others': [<type 'bool'>, <type 'object'>, <type 'str'>, <type 'unicode'>, <type 'numpy.void'>], 'uint': [<type 'numpy.uint8'>, <type 'numpy.uint16'>, <type 'numpy.uint32'>, <type 'numpy.uint64'>]}
sign = <ufunc 'sign'>
signbit = <ufunc 'signbit'>
sin = <ufunc 'sin'>
sinh = <ufunc 'sinh'>
spacing = <ufunc 'spacing'>
sqrt = <ufunc 'sqrt'>
square = <ufunc 'square'>
subtract = <ufunc 'subtract'>
tan = <ufunc 'tan'>
tanh = <ufunc 'tanh'>
true_divide = <ufunc 'true_divide'>
trunc = <ufunc 'trunc'>
typeDict = {0: <type 'numpy.bool_'>, 1: <type 'numpy.int8'>, 2: <type 'numpy.uint8'>, 3: <type 'numpy.int16'>, 4: <type 'numpy.uint16'>, 5: <type 'numpy.int32'>, 6: <type 'numpy.uint32'>, 7: <type 'numpy.int64'>, 8: <type 'numpy.uint64'>, 9: <type 'numpy.int64'>, ...}
typeNA = {'?': 'Bool', 'B': 'UInt8', 'Bool': <type 'numpy.bool_'>, 'Complex128': <type 'numpy.complex256'>, 'Complex32': <type 'numpy.complex64'>, 'Complex64': <type 'numpy.complex128'>, 'D': 'Complex64', 'Datetime64': <type 'numpy.datetime64'>, 'F': 'Complex32', 'Float128': <type 'numpy.float128'>, ...}
typecodes = {'All': '?bhilqpBHILQPefdgFDGSUVOMm', 'AllFloat': 'efdgFDG', 'AllInteger': 'bBhHiIlLqQpP', 'Character': 'c', 'Complex': 'FDG', 'Datetime': 'Mm', 'Float': 'efdg', 'Integer': 'bhilqp', 'UnsignedInteger': 'BHILQP'}