geosolver.matfunc
index
/home/rick/Programming/Python/GeoSolver/geosolver/matfunc.py

Basic TableMatrix and Vector functions for Python 2.2
License:  Public Domain     Author:   Raymond Hettinger email:  python@rcn.com
Updates and documentation:  http://users.rcn.com/python/download/python.htm
Revision In Use:  'File %n, Ver %v, Date %f'

 
Modules
       
math
operator
random

 
Classes
       
__builtin__.list(__builtin__.object)
Table
Matrix
Square
Triangular
LowerTri
UpperTri
Vec

 
class LowerTri(Triangular)
    
Method resolution order:
LowerTri
Triangular
Square
Matrix
Table
__builtin__.list
__builtin__.object

Methods inherited from Triangular:
det(self)
eigs(self)

Methods inherited from Square:
__pow__(self, exp)
Raise a square matrix to an integer power (i.e. A**3 is the same as A.mmul(A.mmul(A))
hessenberg(self)
Householder reduction to Hessenberg Form (zeroes below the diagonal)
while keeping the same eigenvalues as self.
inverse(self)
lu(self)
Factor a square matrix into lower and upper triangular form such that L.mmul(U)==A

Methods inherited from Matrix:
__init__(self, elems)
Form a matrix from a list of lists or a list of Vecs
augment(self, otherMat)
Make a new matrix with the two original matrices laid side by side
diag(self)
Return a vector composed of elements on the matrix diagonal
mmul(self, other)
Matrix multiply by another matrix or a column vector
qr(self, ROnly=0)
QR decomposition using Householder reflections: Q*R==self, Q.tr()*Q==I(n), R upper triangular
rank(self)
solve(self, b)
Divide matrix into a column vector or matrix and iterate to improve the solution
star(self)
Return the Hermetian adjoint so that Star[i][j] = Original[j][i].conjugate()
tr(self)
Tranpose elements so that Transposed[i][j] = Original[j][i]
trace(self)

Data descriptors inherited from Matrix:
cols
rows
size

Methods inherited from Table:
__abs__(self)
__add__(self, rhs)
__div__(self, rhs)
__eq__(self, rhs)
__getslice__(self, i, j)
__hash__(self)
__mul__(self, rhs)
__neg__(self)
__radd__(self, lhs)
__rdiv__(self, lhs)
__rmul__(self, lhs)
__rsub__(self, lhs)
__str__(self)
__sub__(self, rhs)
conjugate(self)
exists(self, predicate)
flatten(self)
forall(self, predicate)
imag(self)
makehash(self)
# by Rick van der Meiden 2007-01-25
# Tables and it's subclasses can now be used 
# in sets and dictionaries, but please be 
# careful with mutations. It is possible
# to compute a new __hash__ by calling
makehash()
map(self, op, rhs=None)
Apply a unary operator to every element in the matrix or a binary operator to corresponding
elements in two arrays.  If the dimensions are different, broadcast the smaller dimension over
the larger (i.e. match a scalar to every element in a vector or a vector to a matrix).
prod(self)
real(self)
sum(self)

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

Data and other attributes inherited from Table:
dim = 1

Methods inherited from __builtin__.list:
__contains__(...)
x.__contains__(y) <==> y in x
__delitem__(...)
x.__delitem__(y) <==> del x[y]
__delslice__(...)
x.__delslice__(i, j) <==> del x[i:j]
 
Use of negative indices is not supported.
__ge__(...)
x.__ge__(y) <==> x>=y
__getattribute__(...)
x.__getattribute__('name') <==> x.name
__getitem__(...)
x.__getitem__(y) <==> x[y]
__gt__(...)
x.__gt__(y) <==> x>y
__iadd__(...)
x.__iadd__(y) <==> x+=y
__imul__(...)
x.__imul__(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
__repr__(...)
x.__repr__() <==> repr(x)
__reversed__(...)
L.__reversed__() -- return a reverse iterator over the list
__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.
append(...)
L.append(object) -- append object to end
concat = __add__(...)
x.__add__(y) <==> x+y
count(...)
L.count(value) -> integer -- return number of occurrences of value
extend(...)
L.extend(iterable) -- extend list by appending elements from the iterable
index(...)
L.index(value, [start, [stop]]) -> integer -- return first index of value
insert(...)
L.insert(index, object) -- insert object before index
pop(...)
L.pop([index]) -> item -- remove and return item at index (default last)
remove(...)
L.remove(value) -- remove first occurrence of value
reverse(...)
L.reverse() -- reverse *IN PLACE*
sort(...)
L.sort(cmp=None, key=None, reverse=False) -- stable sort *IN PLACE*;
cmp(x, y) -> -1, 0, 1

Data and other attributes inherited from __builtin__.list:
__new__ = <built-in method __new__ of type object at 0x814a120>
T.__new__(S, ...) -> a new object with type S, a subtype of T

 
class Matrix(Table)
    
Method resolution order:
Matrix
Table
__builtin__.list
__builtin__.object

Methods defined here:
__init__(self, elems)
Form a matrix from a list of lists or a list of Vecs
augment(self, otherMat)
Make a new matrix with the two original matrices laid side by side
diag(self)
Return a vector composed of elements on the matrix diagonal
mmul(self, other)
Matrix multiply by another matrix or a column vector
qr(self, ROnly=0)
QR decomposition using Householder reflections: Q*R==self, Q.tr()*Q==I(n), R upper triangular
rank(self)
solve(self, b)
Divide matrix into a column vector or matrix and iterate to improve the solution
star(self)
Return the Hermetian adjoint so that Star[i][j] = Original[j][i].conjugate()
tr(self)
Tranpose elements so that Transposed[i][j] = Original[j][i]
trace(self)

Data descriptors defined here:
cols
rows
size

Methods inherited from Table:
__abs__(self)
__add__(self, rhs)
__div__(self, rhs)
__eq__(self, rhs)
__getslice__(self, i, j)
__hash__(self)
__mul__(self, rhs)
__neg__(self)
__radd__(self, lhs)
__rdiv__(self, lhs)
__rmul__(self, lhs)
__rsub__(self, lhs)
__str__(self)
__sub__(self, rhs)
conjugate(self)
exists(self, predicate)
flatten(self)
forall(self, predicate)
imag(self)
makehash(self)
# by Rick van der Meiden 2007-01-25
# Tables and it's subclasses can now be used 
# in sets and dictionaries, but please be 
# careful with mutations. It is possible
# to compute a new __hash__ by calling
makehash()
map(self, op, rhs=None)
Apply a unary operator to every element in the matrix or a binary operator to corresponding
elements in two arrays.  If the dimensions are different, broadcast the smaller dimension over
the larger (i.e. match a scalar to every element in a vector or a vector to a matrix).
prod(self)
real(self)
sum(self)

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

Data and other attributes inherited from Table:
dim = 1

Methods inherited from __builtin__.list:
__contains__(...)
x.__contains__(y) <==> y in x
__delitem__(...)
x.__delitem__(y) <==> del x[y]
__delslice__(...)
x.__delslice__(i, j) <==> del x[i:j]
 
Use of negative indices is not supported.
__ge__(...)
x.__ge__(y) <==> x>=y
__getattribute__(...)
x.__getattribute__('name') <==> x.name
__getitem__(...)
x.__getitem__(y) <==> x[y]
__gt__(...)
x.__gt__(y) <==> x>y
__iadd__(...)
x.__iadd__(y) <==> x+=y
__imul__(...)
x.__imul__(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
__repr__(...)
x.__repr__() <==> repr(x)
__reversed__(...)
L.__reversed__() -- return a reverse iterator over the list
__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.
append(...)
L.append(object) -- append object to end
concat = __add__(...)
x.__add__(y) <==> x+y
count(...)
L.count(value) -> integer -- return number of occurrences of value
extend(...)
L.extend(iterable) -- extend list by appending elements from the iterable
index(...)
L.index(value, [start, [stop]]) -> integer -- return first index of value
insert(...)
L.insert(index, object) -- insert object before index
pop(...)
L.pop([index]) -> item -- remove and return item at index (default last)
remove(...)
L.remove(value) -- remove first occurrence of value
reverse(...)
L.reverse() -- reverse *IN PLACE*
sort(...)
L.sort(cmp=None, key=None, reverse=False) -- stable sort *IN PLACE*;
cmp(x, y) -> -1, 0, 1

Data and other attributes inherited from __builtin__.list:
__new__ = <built-in method __new__ of type object at 0x814a120>
T.__new__(S, ...) -> a new object with type S, a subtype of T

 
class Square(Matrix)
    
Method resolution order:
Square
Matrix
Table
__builtin__.list
__builtin__.object

Methods defined here:
__pow__(self, exp)
Raise a square matrix to an integer power (i.e. A**3 is the same as A.mmul(A.mmul(A))
det(self)
eigs(self)
Estimate principal eigenvalues using the QR with shifts method
hessenberg(self)
Householder reduction to Hessenberg Form (zeroes below the diagonal)
while keeping the same eigenvalues as self.
inverse(self)
lu(self)
Factor a square matrix into lower and upper triangular form such that L.mmul(U)==A

Methods inherited from Matrix:
__init__(self, elems)
Form a matrix from a list of lists or a list of Vecs
augment(self, otherMat)
Make a new matrix with the two original matrices laid side by side
diag(self)
Return a vector composed of elements on the matrix diagonal
mmul(self, other)
Matrix multiply by another matrix or a column vector
qr(self, ROnly=0)
QR decomposition using Householder reflections: Q*R==self, Q.tr()*Q==I(n), R upper triangular
rank(self)
solve(self, b)
Divide matrix into a column vector or matrix and iterate to improve the solution
star(self)
Return the Hermetian adjoint so that Star[i][j] = Original[j][i].conjugate()
tr(self)
Tranpose elements so that Transposed[i][j] = Original[j][i]
trace(self)

Data descriptors inherited from Matrix:
cols
rows
size

Methods inherited from Table:
__abs__(self)
__add__(self, rhs)
__div__(self, rhs)
__eq__(self, rhs)
__getslice__(self, i, j)
__hash__(self)
__mul__(self, rhs)
__neg__(self)
__radd__(self, lhs)
__rdiv__(self, lhs)
__rmul__(self, lhs)
__rsub__(self, lhs)
__str__(self)
__sub__(self, rhs)
conjugate(self)
exists(self, predicate)
flatten(self)
forall(self, predicate)
imag(self)
makehash(self)
# by Rick van der Meiden 2007-01-25
# Tables and it's subclasses can now be used 
# in sets and dictionaries, but please be 
# careful with mutations. It is possible
# to compute a new __hash__ by calling
makehash()
map(self, op, rhs=None)
Apply a unary operator to every element in the matrix or a binary operator to corresponding
elements in two arrays.  If the dimensions are different, broadcast the smaller dimension over
the larger (i.e. match a scalar to every element in a vector or a vector to a matrix).
prod(self)
real(self)
sum(self)

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

Data and other attributes inherited from Table:
dim = 1

Methods inherited from __builtin__.list:
__contains__(...)
x.__contains__(y) <==> y in x
__delitem__(...)
x.__delitem__(y) <==> del x[y]
__delslice__(...)
x.__delslice__(i, j) <==> del x[i:j]
 
Use of negative indices is not supported.
__ge__(...)
x.__ge__(y) <==> x>=y
__getattribute__(...)
x.__getattribute__('name') <==> x.name
__getitem__(...)
x.__getitem__(y) <==> x[y]
__gt__(...)
x.__gt__(y) <==> x>y
__iadd__(...)
x.__iadd__(y) <==> x+=y
__imul__(...)
x.__imul__(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
__repr__(...)
x.__repr__() <==> repr(x)
__reversed__(...)
L.__reversed__() -- return a reverse iterator over the list
__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.
append(...)
L.append(object) -- append object to end
concat = __add__(...)
x.__add__(y) <==> x+y
count(...)
L.count(value) -> integer -- return number of occurrences of value
extend(...)
L.extend(iterable) -- extend list by appending elements from the iterable
index(...)
L.index(value, [start, [stop]]) -> integer -- return first index of value
insert(...)
L.insert(index, object) -- insert object before index
pop(...)
L.pop([index]) -> item -- remove and return item at index (default last)
remove(...)
L.remove(value) -- remove first occurrence of value
reverse(...)
L.reverse() -- reverse *IN PLACE*
sort(...)
L.sort(cmp=None, key=None, reverse=False) -- stable sort *IN PLACE*;
cmp(x, y) -> -1, 0, 1

Data and other attributes inherited from __builtin__.list:
__new__ = <built-in method __new__ of type object at 0x814a120>
T.__new__(S, ...) -> a new object with type S, a subtype of T

 
class Table(__builtin__.list)
    
Method resolution order:
Table
__builtin__.list
__builtin__.object

Methods defined here:
__abs__(self)
__add__(self, rhs)
__div__(self, rhs)
__eq__(self, rhs)
__getslice__(self, i, j)
__hash__(self)
__init__(self, elems)
__mul__(self, rhs)
__neg__(self)
__radd__(self, lhs)
__rdiv__(self, lhs)
__rmul__(self, lhs)
__rsub__(self, lhs)
__str__(self)
__sub__(self, rhs)
conjugate(self)
exists(self, predicate)
flatten(self)
forall(self, predicate)
imag(self)
makehash(self)
# by Rick van der Meiden 2007-01-25
# Tables and it's subclasses can now be used 
# in sets and dictionaries, but please be 
# careful with mutations. It is possible
# to compute a new __hash__ by calling
makehash()
map(self, op, rhs=None)
Apply a unary operator to every element in the matrix or a binary operator to corresponding
elements in two arrays.  If the dimensions are different, broadcast the smaller dimension over
the larger (i.e. match a scalar to every element in a vector or a vector to a matrix).
prod(self)
real(self)
sum(self)

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:
dim = 1

Methods inherited from __builtin__.list:
__contains__(...)
x.__contains__(y) <==> y in x
__delitem__(...)
x.__delitem__(y) <==> del x[y]
__delslice__(...)
x.__delslice__(i, j) <==> del x[i:j]
 
Use of negative indices is not supported.
__ge__(...)
x.__ge__(y) <==> x>=y
__getattribute__(...)
x.__getattribute__('name') <==> x.name
__getitem__(...)
x.__getitem__(y) <==> x[y]
__gt__(...)
x.__gt__(y) <==> x>y
__iadd__(...)
x.__iadd__(y) <==> x+=y
__imul__(...)
x.__imul__(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
__repr__(...)
x.__repr__() <==> repr(x)
__reversed__(...)
L.__reversed__() -- return a reverse iterator over the list
__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.
append(...)
L.append(object) -- append object to end
concat = __add__(...)
x.__add__(y) <==> x+y
count(...)
L.count(value) -> integer -- return number of occurrences of value
extend(...)
L.extend(iterable) -- extend list by appending elements from the iterable
index(...)
L.index(value, [start, [stop]]) -> integer -- return first index of value
insert(...)
L.insert(index, object) -- insert object before index
pop(...)
L.pop([index]) -> item -- remove and return item at index (default last)
remove(...)
L.remove(value) -- remove first occurrence of value
reverse(...)
L.reverse() -- reverse *IN PLACE*
sort(...)
L.sort(cmp=None, key=None, reverse=False) -- stable sort *IN PLACE*;
cmp(x, y) -> -1, 0, 1

Data and other attributes inherited from __builtin__.list:
__new__ = <built-in method __new__ of type object at 0x814a120>
T.__new__(S, ...) -> a new object with type S, a subtype of T

 
class Triangular(Square)
    
Method resolution order:
Triangular
Square
Matrix
Table
__builtin__.list
__builtin__.object

Methods defined here:
det(self)
eigs(self)

Methods inherited from Square:
__pow__(self, exp)
Raise a square matrix to an integer power (i.e. A**3 is the same as A.mmul(A.mmul(A))
hessenberg(self)
Householder reduction to Hessenberg Form (zeroes below the diagonal)
while keeping the same eigenvalues as self.
inverse(self)
lu(self)
Factor a square matrix into lower and upper triangular form such that L.mmul(U)==A

Methods inherited from Matrix:
__init__(self, elems)
Form a matrix from a list of lists or a list of Vecs
augment(self, otherMat)
Make a new matrix with the two original matrices laid side by side
diag(self)
Return a vector composed of elements on the matrix diagonal
mmul(self, other)
Matrix multiply by another matrix or a column vector
qr(self, ROnly=0)
QR decomposition using Householder reflections: Q*R==self, Q.tr()*Q==I(n), R upper triangular
rank(self)
solve(self, b)
Divide matrix into a column vector or matrix and iterate to improve the solution
star(self)
Return the Hermetian adjoint so that Star[i][j] = Original[j][i].conjugate()
tr(self)
Tranpose elements so that Transposed[i][j] = Original[j][i]
trace(self)

Data descriptors inherited from Matrix:
cols
rows
size

Methods inherited from Table:
__abs__(self)
__add__(self, rhs)
__div__(self, rhs)
__eq__(self, rhs)
__getslice__(self, i, j)
__hash__(self)
__mul__(self, rhs)
__neg__(self)
__radd__(self, lhs)
__rdiv__(self, lhs)
__rmul__(self, lhs)
__rsub__(self, lhs)
__str__(self)
__sub__(self, rhs)
conjugate(self)
exists(self, predicate)
flatten(self)
forall(self, predicate)
imag(self)
makehash(self)
# by Rick van der Meiden 2007-01-25
# Tables and it's subclasses can now be used 
# in sets and dictionaries, but please be 
# careful with mutations. It is possible
# to compute a new __hash__ by calling
makehash()
map(self, op, rhs=None)
Apply a unary operator to every element in the matrix or a binary operator to corresponding
elements in two arrays.  If the dimensions are different, broadcast the smaller dimension over
the larger (i.e. match a scalar to every element in a vector or a vector to a matrix).
prod(self)
real(self)
sum(self)

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

Data and other attributes inherited from Table:
dim = 1

Methods inherited from __builtin__.list:
__contains__(...)
x.__contains__(y) <==> y in x
__delitem__(...)
x.__delitem__(y) <==> del x[y]
__delslice__(...)
x.__delslice__(i, j) <==> del x[i:j]
 
Use of negative indices is not supported.
__ge__(...)
x.__ge__(y) <==> x>=y
__getattribute__(...)
x.__getattribute__('name') <==> x.name
__getitem__(...)
x.__getitem__(y) <==> x[y]
__gt__(...)
x.__gt__(y) <==> x>y
__iadd__(...)
x.__iadd__(y) <==> x+=y
__imul__(...)
x.__imul__(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
__repr__(...)
x.__repr__() <==> repr(x)
__reversed__(...)
L.__reversed__() -- return a reverse iterator over the list
__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.
append(...)
L.append(object) -- append object to end
concat = __add__(...)
x.__add__(y) <==> x+y
count(...)
L.count(value) -> integer -- return number of occurrences of value
extend(...)
L.extend(iterable) -- extend list by appending elements from the iterable
index(...)
L.index(value, [start, [stop]]) -> integer -- return first index of value
insert(...)
L.insert(index, object) -- insert object before index
pop(...)
L.pop([index]) -> item -- remove and return item at index (default last)
remove(...)
L.remove(value) -- remove first occurrence of value
reverse(...)
L.reverse() -- reverse *IN PLACE*
sort(...)
L.sort(cmp=None, key=None, reverse=False) -- stable sort *IN PLACE*;
cmp(x, y) -> -1, 0, 1

Data and other attributes inherited from __builtin__.list:
__new__ = <built-in method __new__ of type object at 0x814a120>
T.__new__(S, ...) -> a new object with type S, a subtype of T

 
class UpperTri(Triangular)
    
Method resolution order:
UpperTri
Triangular
Square
Matrix
Table
__builtin__.list
__builtin__.object

Methods inherited from Triangular:
det(self)
eigs(self)

Methods inherited from Square:
__pow__(self, exp)
Raise a square matrix to an integer power (i.e. A**3 is the same as A.mmul(A.mmul(A))
hessenberg(self)
Householder reduction to Hessenberg Form (zeroes below the diagonal)
while keeping the same eigenvalues as self.
inverse(self)
lu(self)
Factor a square matrix into lower and upper triangular form such that L.mmul(U)==A

Methods inherited from Matrix:
__init__(self, elems)
Form a matrix from a list of lists or a list of Vecs
augment(self, otherMat)
Make a new matrix with the two original matrices laid side by side
diag(self)
Return a vector composed of elements on the matrix diagonal
mmul(self, other)
Matrix multiply by another matrix or a column vector
qr(self, ROnly=0)
QR decomposition using Householder reflections: Q*R==self, Q.tr()*Q==I(n), R upper triangular
rank(self)
solve(self, b)
Divide matrix into a column vector or matrix and iterate to improve the solution
star(self)
Return the Hermetian adjoint so that Star[i][j] = Original[j][i].conjugate()
tr(self)
Tranpose elements so that Transposed[i][j] = Original[j][i]
trace(self)

Data descriptors inherited from Matrix:
cols
rows
size

Methods inherited from Table:
__abs__(self)
__add__(self, rhs)
__div__(self, rhs)
__eq__(self, rhs)
__getslice__(self, i, j)
__hash__(self)
__mul__(self, rhs)
__neg__(self)
__radd__(self, lhs)
__rdiv__(self, lhs)
__rmul__(self, lhs)
__rsub__(self, lhs)
__str__(self)
__sub__(self, rhs)
conjugate(self)
exists(self, predicate)
flatten(self)
forall(self, predicate)
imag(self)
makehash(self)
# by Rick van der Meiden 2007-01-25
# Tables and it's subclasses can now be used 
# in sets and dictionaries, but please be 
# careful with mutations. It is possible
# to compute a new __hash__ by calling
makehash()
map(self, op, rhs=None)
Apply a unary operator to every element in the matrix or a binary operator to corresponding
elements in two arrays.  If the dimensions are different, broadcast the smaller dimension over
the larger (i.e. match a scalar to every element in a vector or a vector to a matrix).
prod(self)
real(self)
sum(self)

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

Data and other attributes inherited from Table:
dim = 1

Methods inherited from __builtin__.list:
__contains__(...)
x.__contains__(y) <==> y in x
__delitem__(...)
x.__delitem__(y) <==> del x[y]
__delslice__(...)
x.__delslice__(i, j) <==> del x[i:j]
 
Use of negative indices is not supported.
__ge__(...)
x.__ge__(y) <==> x>=y
__getattribute__(...)
x.__getattribute__('name') <==> x.name
__getitem__(...)
x.__getitem__(y) <==> x[y]
__gt__(...)
x.__gt__(y) <==> x>y
__iadd__(...)
x.__iadd__(y) <==> x+=y
__imul__(...)
x.__imul__(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
__repr__(...)
x.__repr__() <==> repr(x)
__reversed__(...)
L.__reversed__() -- return a reverse iterator over the list
__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.
append(...)
L.append(object) -- append object to end
concat = __add__(...)
x.__add__(y) <==> x+y
count(...)
L.count(value) -> integer -- return number of occurrences of value
extend(...)
L.extend(iterable) -- extend list by appending elements from the iterable
index(...)
L.index(value, [start, [stop]]) -> integer -- return first index of value
insert(...)
L.insert(index, object) -- insert object before index
pop(...)
L.pop([index]) -> item -- remove and return item at index (default last)
remove(...)
L.remove(value) -- remove first occurrence of value
reverse(...)
L.reverse() -- reverse *IN PLACE*
sort(...)
L.sort(cmp=None, key=None, reverse=False) -- stable sort *IN PLACE*;
cmp(x, y) -> -1, 0, 1

Data and other attributes inherited from __builtin__.list:
__new__ = <built-in method __new__ of type object at 0x814a120>
T.__new__(S, ...) -> a new object with type S, a subtype of T

 
class Vec(Table)
    
Method resolution order:
Vec
Table
__builtin__.list
__builtin__.object

Methods defined here:
cross(self, otherVec)
Compute a Vector or Cross Product with another vector
dot(self, otherVec)
house(self, index)
Compute a Householder vector which zeroes all but the index element after a reflection
norm(self)
normSquared(self)
normalize(self)
outer(self, otherVec)
polyval(self, x)
Vec([6,3,4]).polyval(5) evaluates to 6*x**2 + 3*x + 4 at x=5
ratval(self, x)
Vec([10,20,30,40,50]).ratfit(5) evaluates to (10*x**2 + 20*x + 30) / (40*x**2 + 50*x + 1) at x=5.

Methods inherited from Table:
__abs__(self)
__add__(self, rhs)
__div__(self, rhs)
__eq__(self, rhs)
__getslice__(self, i, j)
__hash__(self)
__init__(self, elems)
__mul__(self, rhs)
__neg__(self)
__radd__(self, lhs)
__rdiv__(self, lhs)
__rmul__(self, lhs)
__rsub__(self, lhs)
__str__(self)
__sub__(self, rhs)
conjugate(self)
exists(self, predicate)
flatten(self)
forall(self, predicate)
imag(self)
makehash(self)
# by Rick van der Meiden 2007-01-25
# Tables and it's subclasses can now be used 
# in sets and dictionaries, but please be 
# careful with mutations. It is possible
# to compute a new __hash__ by calling
makehash()
map(self, op, rhs=None)
Apply a unary operator to every element in the matrix or a binary operator to corresponding
elements in two arrays.  If the dimensions are different, broadcast the smaller dimension over
the larger (i.e. match a scalar to every element in a vector or a vector to a matrix).
prod(self)
real(self)
sum(self)

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

Data and other attributes inherited from Table:
dim = 1

Methods inherited from __builtin__.list:
__contains__(...)
x.__contains__(y) <==> y in x
__delitem__(...)
x.__delitem__(y) <==> del x[y]
__delslice__(...)
x.__delslice__(i, j) <==> del x[i:j]
 
Use of negative indices is not supported.
__ge__(...)
x.__ge__(y) <==> x>=y
__getattribute__(...)
x.__getattribute__('name') <==> x.name
__getitem__(...)
x.__getitem__(y) <==> x[y]
__gt__(...)
x.__gt__(y) <==> x>y
__iadd__(...)
x.__iadd__(y) <==> x+=y
__imul__(...)
x.__imul__(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
__repr__(...)
x.__repr__() <==> repr(x)
__reversed__(...)
L.__reversed__() -- return a reverse iterator over the list
__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.
append(...)
L.append(object) -- append object to end
concat = __add__(...)
x.__add__(y) <==> x+y
count(...)
L.count(value) -> integer -- return number of occurrences of value
extend(...)
L.extend(iterable) -- extend list by appending elements from the iterable
index(...)
L.index(value, [start, [stop]]) -> integer -- return first index of value
insert(...)
L.insert(index, object) -- insert object before index
pop(...)
L.pop([index]) -> item -- remove and return item at index (default last)
remove(...)
L.remove(value) -- remove first occurrence of value
reverse(...)
L.reverse() -- reverse *IN PLACE*
sort(...)
L.sort(cmp=None, key=None, reverse=False) -- stable sort *IN PLACE*;
cmp(x, y) -> -1, 0, 1

Data and other attributes inherited from __builtin__.list:
__new__ = <built-in method __new__ of type object at 0x814a120>
T.__new__(S, ...) -> a new object with type S, a subtype of T

 
Functions
       
Mat(elems)
Factory function to create a new matrix.
eye(m=1, n=None)
Identity matrix with side length m-by-m or m-by-n
funToVec(tgtfun, low=-1, high=1, steps=40, EqualSpacing=0)
Compute x,y points from evaluating a target function over an interval (low to high)
at evenly spaces points or with Chebyshev abscissa spacing (default)
funfit((xvec, yvec), basisfuns)
Solves design matrix for approximating to basis functions
genmat(m, n, func)
getconj(z)
getimag(z)
getreal(z)
hilb(m=1, n=None)
Hilbert matrix with side length m-by-m or m-by-n.  Elem[i][j]=1/(i+j+1)
iszero(z)
polyfit((xvec, yvec), degree=2)
Solves Vandermonde design matrix for approximating polynomial coefficients
rand(m=1, n=None)
Random matrix with side length m-by-m or m-by-n
ratfit((xvec, yvec), degree=2)
Solves design matrix for approximating rational polynomial coefficients (a*x**2 + b*x + c)/(d*x**2 + e*x + 1)
zeroes(m=1, n=None)
Zero matrix with side length m-by-m or m-by-n.

 
Data
        NPOST = 0
NPRE = 0
Version = 'File MATFUNC.PY, Ver 183, Date 12-Dec-2002,14:33:42'
separator = ['', '\t', '\n', '\n----------\n', '\n===========\n']