使用 NumPy C-API # 如何扩展 NumPy 编写扩展模块 所需子程序 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 转换任意序列对象 创建一个全新的ndarray 获取 ndarray 内存并访问 ndarray 的元素 例子 使用Python作为粘合剂 从 Python 调用其他编译库 手工制作的包装纸 f2py 赛通 Cython 中的复杂加法 Cython 中的图像过滤器 结论 c类型 拥有共享库 加载共享库 转换参数 调用函数 ndpointer 完整示例 结论 您可能会发现有用的其他工具 斯威格 啜 增强Python 派堡 编写自己的ufunc 创建新的通用函数 非 ufunc 扩展示例 一种 dtype 的 NumPy ufunc 示例 具有多种数据类型的 NumPy ufunc 示例 具有多个参数/返回值的 NumPy ufunc 示例 具有结构化数组 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 通过多个阵列进行广播 用户定义的数据类型 添加新数据类型 注册转换函数 注册强制规则 注册 ufunc 循环 在 C 中对 ndarray 进行子类型化 创建子类型 ndarray 子类型的具体特征 __array_finalize__ 方法 ndarray.__array_finalize__ __array_priority__ 属性 ndarray.__array_priority__ __array_wrap__ 方法 ndarray.__array_wrap__