使用NumPy的C-API 如何扩展NumPy 编写扩展模块 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 示例 使用Python作为胶水 从Python调用其他编译库 手工生成的包装器 f2py 创建基本扩展模块的源 创建编译的扩展模块 改善基本界面 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 用Cython Cython中的复杂添加 Cython中的图像过滤器 Cython结论 ctypes 拥有一个共享库 加载共享库 转换参数 调用函数 完整的例子 ctypes结论 您可能会觉得有用的其他工具 SWIG SIP 提升Python PyFort 编写自己的ufunc 创建一个新的ufunc 示例非ufunc扩展名 一个dtype的示例NumPy ufunc 示例具有多个dtypes的NumPy ufunc 示例具有多个参数/返回值的NumPy ufunc 示例带有结构化数组dtype参数的NumPy ufunc 深入的知识 迭代数组中的元素 基本迭代 迭代除一个轴之外的所有轴 迭代多个数组 在多个数组上广播 用户定义的数据类型 添加新数据类型 注册投射功能 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子类型的特定功能 __array_finalize__方法 __array_priority__属性 __array_wrap__方法