def angle_to_cortex(self, theta, rho):
<EOL>if not pimms.is_vector(theta): return self.angle_to_cortex([theta], [rho])[<NUM_LIT:0>]<EOL>theta = np.asarray(theta)<EOL>rho = np.asarray(rho)<EOL>zs = np.asarray(<EOL>rho * np.exp([np.complex(z) for z in <NUM_LIT> * ((<NUM_LIT> - theta)/<NUM_LIT>*np.pi)]),<EOL>dtype=np.complex)<EOL>coords = np.asarray([zs.real, zs.imag]).T<EOL>if coords.shape[<NUM_LIT:0>] == <NUM_LIT:0>: return np.zeros((<NUM_LIT:0>, len(self.visual_meshes), <NUM_LIT:2>))<EOL>tx = self.transform<EOL>res = np.transpose(<EOL>[self.visual_meshes[area].interpolate(coords, '<STR_LIT>', method='<STR_LIT>')<EOL>for area in sorted(self.visual_meshes.keys())],<EOL>(<NUM_LIT:1>,<NUM_LIT:0>,<NUM_LIT:2>))<EOL>if tx is not None:<EOL><INDENT>res = np.asarray(<EOL>[np.dot(tx, np.vstack((area_xy.T, np.ones(len(area_xy)))))[<NUM_LIT:0>:<NUM_LIT:2>].T<EOL>for area_xy in res])<EOL><DEDENT>return res<EOL>
See help(neuropythy.registration.RetinotopyModel.angle_to_cortex).