logo
  • 用户指南
  • API引用
  • 开发
  • NumPy是什么?
  • 安装
  • NumPy快速启动
  • NumPy:初学者的绝对基础
  • NumPy基础
  • 其他
  • 面向MATLAB用户的NumPy
  • 从源代码生成
  • 使用numpy c-api
    • 如何扩展numpy
    • 使用python作为胶水
    • 写你自己的ufunc
    • 超越基础
  • NumPy教程
  • NumPy操作指南
  • 解释
  • f2py用户指南和参考手册
  • 术语表
  • 开发人员的秘密文档
  • Numpy的文档
  • 报告错误
  • 发行说明
  • 文件惯例
  • NumPy许可证

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
      • 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

© Copyright 2008-2020, The SciPy community.
最后更新于 12月 30, 2020.
由 Sphinx 3.4.1 创建。