mwavepy
index
/home/alex/docs/python/path/mwavepy/__init__.py

mwavepy is an object-oriented approach to microwave engineering, 
implemented in the Python programming language. It provides a set of 
objects and features which can be used to build powerful solutions to 
specific problems. mwavepy's abilities are; touchstone file manipulation,
calibration, VNA data acquisition, circuit design and much more. 
 
This is the main module file for mwavepy. it simply imports classes and
methods. It does this in two ways; import all into the current namespace,
and import modules themselves for coherent  structured referencing

 
Package Contents
       
beta (package)
calibration (package)
convenience
frequency
mathFunctions
media (package)
network
plotting
testCases (package)
tlineFunctions
touchstone
virtualInstruments (package)

 
Functions
       
array(...)
array(object, dtype=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.
 
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]])
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')])

 
Data
        ALMOST_ZER0 = 1e-06
INF = 1e+99
ONE = 1.00000000000001
all = ['vna', 'stages', 'generalSocketReader']
cos = <ufunc 'cos'>
exp = <ufunc 'exp'>
f_wr1 = <mwavepy.frequency.Frequency object>
f_wr10 = <mwavepy.frequency.Frequency object>
f_wr1p5 = <mwavepy.frequency.Frequency object>
f_wr2p2 = <mwavepy.frequency.Frequency object>
f_wr3 = <mwavepy.frequency.Frequency object>
inf = inf
log = <ufunc 'log'>
mil = 2.5399999999999997e-05
mu_0 = 1.2566370614359173e-06
pi = 3.141592653589793
sin = <ufunc 'sin'>
sqrt = <ufunc 'sqrt'>
tan = <ufunc 'tan'>
wr1 = Rectangular Waveguide Media. 750-1100 GHz. 201 points a= 2.54e-04m, b= 1.27e-04m
wr10 = Rectangular Waveguide Media. 75-110 GHz. 201 points a= 2.54e-03m, b= 1.27e-03m
wr1p5 = Rectangular Waveguide Media. 500-750 GHz. 201 points a= 3.81e-04m, b= 1.90e-04m
wr2p2 = Rectangular Waveguide Media. 330-500 GHz. 201 points a= 5.59e-04m, b= 2.79e-04m
wr3 = Rectangular Waveguide Media. 220-325 GHz. 201 points a= 7.62e-04m, b= 3.81e-04m