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使用numpy c-api
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如何扩展numpy
编写扩展模块
所需子程序
定义函数
不带关键字参数的函数
带关键字参数的函数
参考计数
处理数组对象
转换任意序列对象
创建全新的日历
获取ndarray内存并访问ndarray的元素
例子
使用python作为胶水
从python调用其他已编译的库
手工制作的包装纸
F2PY
为基本扩展模块创建源
创建已编译扩展模块
改进基本接口
在Fortran源中插入指令
过滤示例
从python调用f2py
自动扩展模块生成
结论
赛隆
赛通中的复合加成
Cython中的图像过滤器
结论
C型
拥有共享的库
加载共享库
转换参数
调用函数
完整的例子
结论
可能会发现有用的其他工具
SWIG
SIP
增强Python
PyFort
写你自己的ufunc
创建新的通用函数
非ufunc扩展示例
一个数据类型的numpy ufunc示例
具有多个数据类型的numpy ufunc示例
带多个参数/返回值的numpy ufunc示例
带结构化数组dtype参数的numpy ufnc示例
超越基础
迭代数组中的元素
基本迭代
迭代除一个轴以外的所有轴
迭代多个数组
在多个阵列上广播
用户定义的数据类型
添加新数据类型
注册强制转换函数
正在注册强制规则
注册ufunc循环
在C中对ndarray进行子类型化
创建子类型
ndarray子类型的特定特征
这个 __array_finalize__ 方法
这个 __array_priority__ 属性
这个 __array_wrap__ 方法
从源代码生成
如何扩展numpy