使用 NumPy C-API# 如何扩展 NumPy 编写一个扩展模块 必需的子程序 定义函数 没有关键字参数的函数 带有关键字参数的函数 引用计数 处理数组对象 转换一个任意的序列对象 创建一个新的 ndarray 获取 ndarray 内存和访问 ndarray 的元素 示例 使用 Python 作为粘合剂 从 Python 调用其他编译库 手动生成的包装器 F2PY Cython Cython中的复杂加法 Cython中的图像过滤器 结论 ctypes 拥有一个共享库 加载共享库 转换参数 调用函数 ndpointer 完整的示例 结论 你可能发现有用的其他工具 SWIG SIP Boost Python Pyfort 编写你自己的 ufunc 创建一个新的通用函数 示例非ufunc扩展 一个数据类型的示例 NumPy ufunc 带有多个数据类型的示例 NumPy ufunc 带有多个参数/返回值的 NumPy ufunc 示例 带有结构化数组dtype参数的NumPy ufunc示例 超越基础 迭代数组中的元素 基本迭代 遍历除一个轴之外的所有轴 迭代多个数组 在多个数组上进行广播 用户定义的数据类型 添加新的数据类型 注册一个转换函数 注册强制规则 注册一个 ufunc 循环 在 C 中对 ndarray 进行子类型化 创建子类型 ndarray 子类型 的特定特性 __array_finalize__ 方法 ndarray.__array_finalize__ __array_priority__ 属性 ndarray.__array_priority__ __array_wrap__ 方法 ndarray.__array_wrap__
