vec_binary_ufuncs

(data from pyomo.contrib.pynumero.sparse.base_block)

pyomo.contrib.pynumero.sparse.base_block.vec_binary_ufuncs = {<ufunc 'add'>, <ufunc 'arctan2'>, <ufunc 'bitwise_and'>, <ufunc 'bitwise_or'>, <ufunc 'bitwise_xor'>, <ufunc 'copysign'>, <ufunc 'divide'>, <ufunc 'equal'>, <ufunc 'float_power'>, <ufunc 'floor_divide'>, <ufunc 'fmax'>, <ufunc 'fmin'>, <ufunc 'fmod'>, <ufunc 'gcd'>, <ufunc 'greater'>, <ufunc 'greater_equal'>, <ufunc 'heaviside'>, <ufunc 'hypot'>, <ufunc 'lcm'>, <ufunc 'ldexp'>, <ufunc 'left_shift'>, <ufunc 'less'>, <ufunc 'less_equal'>, <ufunc 'logaddexp'>, <ufunc 'logaddexp2'>, <ufunc 'logical_and'>, <ufunc 'logical_or'>, <ufunc 'logical_xor'>, <ufunc 'maximum'>, <ufunc 'minimum'>, <ufunc 'multiply'>, <ufunc 'nextafter'>, <ufunc 'not_equal'>, <ufunc 'power'>, <ufunc 'remainder'>, <ufunc 'right_shift'>, <ufunc 'subtract'>}

NumPy ufuncs that take two vectors and are compatible with pyNumero vectors