使用NumPy C-API 原文：Using NumPy C-API 如何扩展NumPy 编写扩展模块 必要的子程序 定义功能 不带关键字的函数 带关键字参数的函数 Reference counting 处理数组对象 转换任意序列对象 创造一个全新的ndarray 获取ndarray内存并访问ndarray的元素 例子 使用Python作为粘合剂 从Python调用其他编译库 手工打包 f2py 为基本扩展模块创建源 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 Cython Cython中的复合加法 Cython中的图像滤波 结论 ctypes 共享库 加载共享库 转换参数 调用函数 完整实例 结论 你可能会发现其他有用的工具 SWIG SIP 提升Python PyFort 编写自己的ufunc 创建一个新的通用功能 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 PyUFunc_FromFuncAndData规范 基础之上 迭代数组中的元素 基本迭代 在除一个轴外的所有轴上迭代 迭代多个数组 多阵列广播 用户定义的数据类型 添加新的数据类型 注册转换函数 登记强制规则 注册ufunc循环 用C对ndarray进行分型 创建子类型 Ndarray亚型的特点 The __array_finalize__ method The __array_priority__ attribute The __array_wrap__ method