Modules
		numpy.oldnumeric.linear_algebra numpy.oldnumeric.random_array StringIO matplotlib.backends matplotlib.cm copy copy_reg matplotlib.dates matplotlib.image math matplotlib matplotlib.mlab numpy.core.multiarray matplotlib.numerix pickle string sys matplotlib.ticker types warnings

Functions
		concatenate(...) concatenate((a1, a2, ...), axis=0)   Join arrays together.   The tuple of sequences (a1, a2, ...) are joined along the given axis (default is the first one) into a single numpy array.   Example:   >>> concatenate( ([0,1,2], [5,6,7]) ) array([0, 1, 2, 5, 6, 7]) dot(...) dump(...) dump(obj, file, protocol=0) -- Write an object in pickle format to the given file.   See the Pickler docstring for the meaning of optional argument proto. dumps(...) dumps(obj, protocol=0) -- Return a string containing an object in pickle format.   See the Pickler docstring for the meaning of optional argument proto. innerproduct = inner(...) inner(a,b)   Returns the dot product of two arrays, which has shape a.shape[:-1] + b.shape[:-1] with elements computed by the product of the elements from the last dimensions of a and b. max(...) max(iterable[, key=func]) -> value max(a, b, c, ...[, key=func]) -> value   With a single iterable argument, return its largest item. With two or more arguments, return the largest argument. min(...) min(iterable[, key=func]) -> value min(a, b, c, ...[, key=func]) -> value   With a single iterable argument, return its smallest item. With two or more arguments, return the smallest argument. putmask(...) putmask(a, mask, values) sets a.flat[n] = values[n] for each n where mask.flat[n] is true.  If values is not the same size of a and mask then it will repeat.  This gives different behavior than a[mask] = values. pymax = max(...) max(iterable[, key=func]) -> value max(a, b, c, ...[, key=func]) -> value   With a single iterable argument, return its largest item. With two or more arguments, return the largest argument. pymin = min(...) min(iterable[, key=func]) -> value min(a, b, c, ...[, key=func]) -> value   With a single iterable argument, return its smallest item. With two or more arguments, return the smallest argument. rand(...) Return an array of the given dimensions which is initialized to  random numbers from a uniform distribution in the range [0,1).   rand(d0, d1, ..., dn) -> random values   Note:  This is a convenience function. If you want an             interface that takes a tuple as the first argument             use numpy.random.random_sample(shape_tuple). randn(...) Returns zero-mean, unit-variance Gaussian random numbers in an  array of shape (d0, d1, ..., dn).   randn(d0, d1, ..., dn) -> random values   Note:  This is a convenience function. If you want an             interface that takes a tuple as the first argument             use numpy.random.standard_normal(shape_tuple).

Data
		Character = 'c' Complex = 'D' Complex0 = 'F' Complex16 = 'F' Complex32 = 'F' Complex64 = 'D' Complex8 = 'F' DAILY = 3 FR = FR Float = 'd' Float0 = 'f' Float16 = 'f' Float32 = 'f' Float64 = 'd' Float8 = 'f' HOURLY = 4 Int = 'l' Int0 = 'b' Int16 = 'h' Int32 = 'i' Int64 = 'l' Int8 = 'b' LittleEndian = True MINUTELY = 5 MO = MO MONTHLY = 1 NewAxis = None PyObject = 'O' SA = SA SECONDLY = 6 SU = SU TH = TH TU = TU UInt = 'u' UInt16 = 'H' UInt32 = 'I' UInt8 = 'B' UnsignedInt16 = 'H' UnsignedInt32 = 'I' UnsignedInt8 = 'B' UnsignedInteger = 'u' WE = WE WEEKLY = 2 YEARLY = 0 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_or = <ufunc 'bitwise_or'> bitwise_xor = <ufunc 'bitwise_xor'> ceil = <ufunc 'ceil'> colorbar_doc = '\nAdd a colorbar to a plot.\n\nFunction signatures:...e, do not use any of the\naxes properties kwargs.\n' conjugate = <ufunc 'conjugate'> cos = <ufunc 'cos'> cosh = <ufunc 'cosh'> divide = <ufunc 'divide'> divide_safe = <ufunc 'divide'> e = 2.7182818284590451 equal = <ufunc 'equal'> exp = <ufunc 'exp'> fabs = <ufunc 'fabs'> floor = <ufunc 'floor'> floor_divide = <ufunc 'floor_divide'> fmod = <ufunc 'fmod'> greater = <ufunc 'greater'> greater_equal = <ufunc 'greater_equal'> hypot = <ufunc 'hypot'> invert = <ufunc 'invert'> left_shift = <ufunc 'left_shift'> less = <ufunc 'less'> less_equal = <ufunc 'less_equal'> log = <ufunc 'log'> log10 = <ufunc 'log10'> logical_and = <ufunc 'logical_and'> logical_not = <ufunc 'logical_not'> logical_or = <ufunc 'logical_or'> logical_xor = <ufunc 'logical_xor'> maximum = <ufunc 'maximum'> minimum = <ufunc 'minimum'> multiply = <ufunc 'multiply'> negative = <ufunc 'negative'> not_equal = <ufunc 'not_equal'> pi = 3.1415926535897931 power = <ufunc 'power'> rcParams = {'axes.axisbelow': False, 'axes.edgecolor': 'k', 'axes.facecolor': 'w', 'axes.formatter.limits': (-7, 7), 'axes.grid': False, 'axes.hold': True, 'axes.labelcolor': 'k', 'axes.labelsize': 12, 'axes.linewidth': 1.0, 'axes.titlesize': 14, ...} rcParamsDefault = {'axes.axisbelow': False, 'axes.edgecolor': 'k', 'axes.facecolor': 'w', 'axes.formatter.limits': (-7, 7), 'axes.grid': False, 'axes.hold': True, 'axes.labelcolor': 'k', 'axes.labelsize': 12, 'axes.linewidth': 1.0, 'axes.titlesize': 14, ...} remainder = <ufunc 'remainder'> right_shift = <ufunc 'right_shift'> sign = <ufunc 'sign'> sin = <ufunc 'sin'> sinh = <ufunc 'sinh'> sqrt = <ufunc 'sqrt'> subtract = <ufunc 'subtract'> tan = <ufunc 'tan'> tanh = <ufunc 'tanh'> true_divide = <ufunc 'true_divide'> typecodes = {'Character': 'c', 'Complex': 'FD', 'Float': 'fd', 'Integer': 'bhil', 'UnsignedInteger': 'BHI'} which = ('numpy', 'rc')