<html>

<head>
<meta http-equiv=Content-Type content="text/html; charset=iso-8859-1">
<meta name=Generator content="Microsoft Word 11 (filtered)">

<style>
<!--
 /* Font Definitions */
 @font-face
        {font-family:Tahoma;
        panose-1:2 11 6 4 3 5 4 4 2 4;}
 /* Style Definitions */
 p.MsoNormal, li.MsoNormal, div.MsoNormal
        {margin:0cm;
        margin-bottom:.0001pt;
        font-size:12.0pt;
        font-family:"Times New Roman";}
a:link, span.MsoHyperlink
        {color:blue;
        text-decoration:underline;}
a:visited, span.MsoHyperlinkFollowed
        {color:purple;
        text-decoration:underline;}
span.EmailStyle17
        {font-family:Arial;
        color:navy;}
@page Section1
        {size:595.3pt 841.9pt;
        margin:70.85pt 70.85pt 70.85pt 70.85pt;}
div.Section1
        {page:Section1;}
-->
</style>

</head>

<body lang=FR link=blue vlink=purple>

<div class=Section1>

<p class=MsoNormal><font size=2 color=navy face=Arial><span lang=EN-GB
style='font-size:10.0pt;font-family:Arial;color:navy'>You may try something
like </span></font></p>

<p class=MsoNormal style='text-autospace:none'><font size=2 face="Courier New"><span
lang=EN-GB style='font-size:10.0pt;font-family:"Courier New"'>import scipy as S</span></font></p>

<p class=MsoNormal style='text-autospace:none'><font size=2 face="Courier New"><span
lang=EN-GB style='font-size:10.0pt;font-family:"Courier New"'>x =
S.linspace(-128,128,256)</span></font></p>

<p class=MsoNormal style='text-autospace:none'><font size=2 face="Courier New"><span
lang=EN-GB style='font-size:10.0pt;font-family:"Courier New"'>y =
S.linspace(-128,128, 256)</span></font></p>

<p class=MsoNormal style='text-autospace:none'><font size=2 face="Courier New"><span
lang=EN-GB style='font-size:10.0pt;font-family:"Courier New"'>mx,my
=S.meshgrid(x,y)</span></font></p>

<p class=MsoNormal style='text-autospace:none'><font size=2 face="Courier New"><span
lang=EN-GB style='font-size:10.0pt;font-family:"Courier New"'>r = S.sqrt(mx**2
+my**2)</span></font></p>

<p class=MsoNormal style='text-autospace:none'><font size=2 face="Courier New"><span
style='font-size:10.0pt;font-family:"Courier New"'>p = S.exp(-0.01*r)</span></font></p>

<p class=MsoNormal><font size=2 color=navy face=Arial><span lang=EN-GB
style='font-size:10.0pt;font-family:Arial;color:navy'>&nbsp;</span></font></p>

<p class=MsoNormal><font size=2 color=navy face=Arial><span lang=EN-GB
style='font-size:10.0pt;font-family:Arial;color:navy'>&nbsp;</span></font></p>

<p class=MsoNormal><font size=2 color=navy face=Arial><span lang=EN-GB
style='font-size:10.0pt;font-family:Arial;color:navy'>JP</span></font></p>

<div>

<div class=MsoNormal align=center style='text-align:center'><font size=3
face="Times New Roman"><span style='font-size:12.0pt'>

<hr size=2 width="100%" align=center tabindex=-1>

</span></font></div>

<p class=MsoNormal><b><font size=2 face=Tahoma><span style='font-size:10.0pt;
font-family:Tahoma;font-weight:bold'>De&nbsp;:</span></font></b><font size=2
face=Tahoma><span style='font-size:10.0pt;font-family:Tahoma'>
scipy-user-bounces@scipy.org [mailto:scipy-user-bounces@scipy.org] <b><span
style='font-weight:bold'>De la part de</span></b> David Vine<br>
<b><span style='font-weight:bold'>Envoyé&nbsp;:</span></b> mercredi 25 mars 2009 15:58<br>
<b><span style='font-weight:bold'>À&nbsp;:</span></b> scipy-user@scipy.org<br>
<b><span style='font-weight:bold'>Objet&nbsp;:</span></b> [SciPy-user] Loopless
square 2d arrays with radially symmetricfunctions</span></font></p>

</div>

<p class=MsoNormal><font size=3 face="Times New Roman"><span style='font-size:
12.0pt'>&nbsp;</span></font></p>

<p class=MsoNormal style='margin-bottom:12.0pt'><font size=3
face="Times New Roman"><span style='font-size:12.0pt'>Hello,<br>
<br>
I use a lot of radially symmetric arrays in my code and I would like to know if
there is a more efficient method for creating these arrays than the nested
for-loops i am currently using.<br>
<br>
For example, to create a Gaussian I would currently do this (Python 2.5, Ubuntu
Intrepid):<br>
import scipy<br>
p = scipy.zeros((256,256))<br>
for i in xrange(256):<br>
&nbsp;&nbsp; for j in xrange(256):<br>
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; p[i,j] = exp(-0.01*( (i-128.)**2. -
(j-128.)**2.)&nbsp; )<br>
<br>
and my question is whether there is a more efficient 'loopless' method (i.e involving
no for-loops) ?<br>
<br>
Thanks in advance<br>
David<br>
<br>
</span></font></p>

</div>

</body>

</html>