# 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
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  • 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