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  • 使用NumPy的C-API

    • 目录
    • 如何扩展NumPy
    • 使用Python作为胶水
    • 编写自己的ufunc
    • 深入的知识

# 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
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    • 用Cython
      • Cython中的复杂添加
      • Cython中的图像过滤器
      • Cython结论
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      • 加载共享库
      • 转换参数
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    • 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
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上次更新: 2019/9/8下午7:47:41

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