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社区首页 >专栏 >NumPy 1.26 中文文档（四十六）

NumPy 1.26 中文文档（四十六）

作者头像
ApacheCN_飞龙
发布于 2024-07-26 09:48:56
230
发布于 2024-07-26 09:48:56
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文章被收录于专栏：信数据得永生

原文：numpy.org/doc/

系统配置

原文：numpy.org/doc/1.26/reference/c-api/config.html

当构建 NumPy 时，将记录有关系统配置的信息，并且通过使用 NumPy 的 C API 的扩展模块提供。这些信息主要在 numpyconfig.h 中定义（包含在 ndarrayobject.h 中）。公共符号以 NPY_* 为前缀。NumPy 还提供了一些用于查询正在使用的平台信息的功能。

为了私有使用，NumPy 还在 NumPy 包含目录中构建了一个 config.h，该文件不被 NumPy 导出（使用 NumPy C API 的 Python 扩展将看不到这些符号），以避免命名空间污染。

数据类型大小

NPY_SIZEOF_{CTYPE}常量被定义为使大小信息可供预处理器使用。

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NPY_SIZEOF_SHORT

short的大小

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NPY_SIZEOF_INT

int的大小

代码语言：javascript
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NPY_SIZEOF_LONG

long的大小

代码语言：javascript
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NPY_SIZEOF_LONGLONG

在此平台上适当定义的 longlong 的大小。

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NPY_SIZEOF_PY_LONG_LONG
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NPY_SIZEOF_FLOAT

float的大小

代码语言：javascript
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NPY_SIZEOF_DOUBLE

double的大小

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NPY_SIZEOF_LONG_DOUBLE
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NPY_SIZEOF_LONGDOUBLE

longdouble的大小

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NPY_SIZEOF_PY_INTPTR_T
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NPY_SIZEOF_INTP

在此平台的指针大小（void *的大小）

平台信息

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NPY_CPU_X86
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NPY_CPU_AMD64
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NPY_CPU_IA64
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NPY_CPU_PPC
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NPY_CPU_PPC64
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NPY_CPU_SPARC
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NPY_CPU_SPARC64
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NPY_CPU_S390
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NPY_CPU_PARISC

在 1.3.0 版本中新增。

平台的 CPU 架构；上述之一被定义。

在 numpy/npy_cpu.h 中定义

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NPY_LITTLE_ENDIAN
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NPY_BIG_ENDIAN
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NPY_BYTE_ORDER

在 1.3.0 版本中新增。

GNU Libc 的endian.h宏的便携替代方法。 如果是大端序，NPY_BYTE_ORDER == NPY_BIG_ENDIAN，对于小端序的架构也是类似。

在 numpy/npy_endian.h 中定义。

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int PyArray_GetEndianness()

在 1.3.0 版本中新增。

返回当前平台的字节序。其中之一是NPY_CPU_BIG，NPY_CPU_LITTLE，或NPY_CPU_UNKNOWN_ENDIAN。

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NPY_CPU_BIG
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NPY_CPU_LITTLE
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NPY_CPU_UNKNOWN_ENDIAN

编译器指令

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NPY_LIKELY
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NPY_UNLIKELY
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NPY_UNUSED

数据类型大小

NPY_SIZEOF_{CTYPE}常量被定义为使大小信息可供预处理器���用。

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NPY_SIZEOF_SHORT

short的大小

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NPY_SIZEOF_INT

int的大小

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NPY_SIZEOF_LONG

long的大小

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NPY_SIZEOF_LONGLONG

在此平台上适当定义的 longlong 的大小。

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NPY_SIZEOF_PY_LONG_LONG
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NPY_SIZEOF_FLOAT

float的大小

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NPY_SIZEOF_DOUBLE

double的大小

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NPY_SIZEOF_LONG_DOUBLE
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NPY_SIZEOF_LONGDOUBLE

longdouble的大小

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NPY_SIZEOF_PY_INTPTR_T
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NPY_SIZEOF_INTP

在此平台的指针大小（void *的大小）

平台信息

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NPY_CPU_X86
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NPY_CPU_AMD64
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NPY_CPU_IA64
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NPY_CPU_PPC
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NPY_CPU_PPC64
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NPY_CPU_SPARC
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NPY_CPU_SPARC64
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NPY_CPU_S390
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NPY_CPU_PARISC

在 1.3.0 版本中新增。

平台的 CPU 架构；上述之一被定义。

在 numpy/npy_cpu.h 中定义

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NPY_LITTLE_ENDIAN
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NPY_BIG_ENDIAN
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NPY_BYTE_ORDER

在 1.3.0 版本中新增。

GNU Libc 的endian.h宏的便携替代方法。 如果是大端序，NPY_BYTE_ORDER == NPY_BIG_ENDIAN，对于小端序的架构也是类似。

在 numpy/npy_endian.h 中定义。

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int PyArray_GetEndianness()

在 1.3.0 版本中新增。

返回当前平台的字节序。其中之一是NPY_CPU_BIG，NPY_CPU_LITTLE，或NPY_CPU_UNKNOWN_ENDIAN。

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NPY_CPU_BIG
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NPY_CPU_LITTLE
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NPY_CPU_UNKNOWN_ENDIAN

编译器指令

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NPY_LIKELY
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NPY_UNLIKELY
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NPY_UNUSED

数据类型 API

原文：numpy.org/doc/1.26/reference/c-api/dtype.html

标准数组可以有 24 种不同的数据类型（并具有一些支持添加自己类型的支持）。所有这些数据类型都有一个枚举类型，一个枚举类型字符，以及一个对应的数组标量 Python 类型对象（放在一个层次结构中）。还有标准的 C typedefs，以便更容易地操作给定数据类型的元素。对于数值类型，还有相应的位宽 C typedefs 和命名的 typenumbers，使得更容易选择所需的精度。

警告

c 代码中这些类型的名称更接近 c 命名惯例。这些类型的 Python 名称遵循 Python 约定。因此，NPY_FLOAT在 C 中代表 32 位浮点数，但在 Python 中，numpy.float_对应 64 位双精度浮点数。为了清晰起见，位宽名称可以在 Python 和 C 中使用。

枚举类型

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enum NPY_TYPES

已定义了枚举类型列表，提供基本的 24 种数据类型以及一些有用的通用名称。无论何时，当代码需要一种类型编号时，都会请求其中一个枚举类型。所有类型都称为NPY_{NAME}:

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enumerator NPY_BOOL

存储为一个字节的布尔类型的枚举值。只能设置为值为 0 和 1。

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enumerator NPY_BYTE
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enumerator NPY_INT8

8 位/1 字节有符号整数的枚举值。

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enumerator NPY_SHORT
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enumerator NPY_INT16

16 位/2 字节有符号整数的枚举值。

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enumerator NPY_INT
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enumerator NPY_INT32

32 位/4 字节有符号整数的枚举值。

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enumerator NPY_LONG

根据平台而定，等价于 NPY_INT 或 NPY_LONGLONG。

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enumerator NPY_LONGLONG
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enumerator NPY_INT64

64 位/8 字节有符号整数的枚举值。

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enumerator NPY_UBYTE
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enumerator NPY_UINT8

8 位/1 字节无符号整数的枚举值。

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enumerator NPY_USHORT
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enumerator NPY_UINT16

16 位/2 字节无符号整数的枚举值。

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enumerator NPY_UINT
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enumerator NPY_UINT32

32 位/4 字节无符号整数的枚举值。

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enumerator NPY_ULONG

根据平台而定，等价于 NPY_UINT 或 NPY_ULONGLONG。

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enumerator NPY_ULONGLONG
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enumerator NPY_UINT64

64 位/8 字节无符号整数的枚举值。

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enumerator NPY_HALF
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enumerator NPY_FLOAT16

16 位/2 字节 IEEE 754-2008 兼容浮点类型的枚举值。

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enumerator NPY_FLOAT
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enumerator NPY_FLOAT32

32 位/4 字节 IEEE 754 兼容浮点类型的枚举值。

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enumerator NPY_DOUBLE
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enumerator NPY_FLOAT64

64 位/8 字节 IEEE 754 兼容浮点类型的枚举值。

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enumerator NPY_LONGDOUBLE

至少与 NPY_DOUBLE 一样大的特定于平台的浮点类型的枚举值，在许多平台上更大。

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enumerator NPY_CFLOAT
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enumerator NPY_COMPLEX64

由两个 NPY_FLOAT 值组成的 64 位/8 字节复数类型的枚举值。

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enumerator NPY_CDOUBLE
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enumerator NPY_COMPLEX128

由两个 NPY_DOUBLE 值组成的 128 位/16 字节复数类型的枚举值。

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enumerator NPY_CLONGDOUBLE

由两个 NPY_LONGDOUBLE 值组成的特定于平台的复数浮点类型的枚举值。

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enumerator NPY_DATETIME

保存日期或日期时间，其精度基于可选择的日期或时间单位。

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enumerator NPY_TIMEDELTA

以可选的日期或时间单位的整数长度为基础的数据类型的枚举值。

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enumerator NPY_STRING

表示可选择大小的 ASCII 字符串的枚举值。这些字符串在给定数组内具有固定的最大大小。

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enumerator NPY_UNICODE

表示可选择大小的 UCS4 字符串的枚举值。这些字符串在给定数组内具有固定的最大大小。

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enumerator NPY_OBJECT

指向任意 Python 对象的引用的枚举值。

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enumerator NPY_VOID

主要用于保存结构 dtype，但可以包含任意二进制数据。

上述类型的一些有用的别名是

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enumerator NPY_INTP

表示与（void *）指针大小相同的有符号整数类型的枚举值。这是所有索引数组使用的类型。

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enumerator NPY_UINTP

表示与（void *）指针大小相同的无符号整数类型的枚举值。

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enumerator NPY_MASK

用于掩码的类型的枚举值，例如使用NPY_ITER_ARRAYMASK迭代器标志。这相当于NPY_UINT8。

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enumerator NPY_DEFAULT_TYPE

当没有明确指定 dtype 时要使用的默认类型，例如调用 np.zero(shape)时。这相当于NPY_DOUBLE。

其他有用的相关常量包括

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NPY_NTYPES

NumPy 内置类型的总数。枚举值的范围为 0 到 NPY_NTYPES-1。

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NPY_NOTYPE

保证不是有效类型枚举数的信号值。

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NPY_USERDEF

用于自定义数据类型的类型号起始值。

表示某些类型的各种字符代码也是枚举列表的一部分。有关类型字符（如果需要）的引用应始终使用这些枚举。它们的形式是NPY_{NAME}LTR，其中{NAME}可能是

BOOL，BYTE，UBYTE，SHORT，USHORT，INT，UINT，LONG，ULONG，LONGLONG，ULONGLONG，HALF，FLOAT，DOUBLE，LONGDOUBLE，CFLOAT，CDOUBLE，CLONGDOUBLE，DATETIME，TIMEDELTA，OBJECT，STRING，VOID INTP，UINTP GENBOOL，SIGNED，UNSIGNED，FLOATING，COMPLEX

后一组{NAME}s对应于数组接口类型字符串规范中使用的字符。

定义

整数的最大和最小值

NPY_MAX_INT{bits}, NPY_MAX_UINT{bits}, NPY_MIN_INT{bits}

这些对{bits} = 8, 16, 32, 64, 128 和 256 进行定义，并提供相应（无符号）整数类型的最大（最小）值。注意：实际整数类型可能不会在所有平台上都可用（即 128 位和 256 位整数很少见）。

NPY_MIN_{type}

对于{type} = BYTE, SHORT, INT, LONG, LONGLONG, INTP，都有此定义。

NPY_MAX_{type}

对于所有已定义的{type} = BYTE, UBYTE, SHORT, USHORT, INT, UINT, LONG, ULONG, LONGLONG, ULONGLONG, INTP, UINTP，都有此定义。

数据类型中的位数

所有NPY_SIZEOF_{CTYPE}常量都有相应的NPY_BITSOF_{CTYPE}常量定义。NPY_BITSOF_{CTYPE}常量提供数据类型中的位数。具体来说，可用的{CTYPE}s是

BOOL、CHAR、SHORT、INT、LONG、LONGLONG、FLOAT、DOUBLE、LONGDOUBLE

位宽引用到枚举类型号

所有数值数据类型（整数、浮点数和复数）都具有被定义为特定枚举类型编号的常量。具体指的是哪个位宽类型对应哪种枚举类型是取决于平台的。特别是，可用的常量是PyArray_{NAME}{BITS}，其中{NAME}为INT、UINT、FLOAT、COMPLEX，{BITS}可以是 8、16、32、64、80、96、128、160、192、256 和 512。显然，并非所有平台上都有所有种类数值类型的所有位宽。通常可用的是 8、16、32、64 位整数；32、64 位浮点数；以及 64、128 位复数类型。

可以容纳指针的整数

常量NPY_INTP和NPY_UINTP指代一个枚举整数类型，其大小足够大，可以在平台上容纳指针。索引数组应始终转换为NPY_INTP，因为数组的维度是 np_intp 类型。

C 类型名称

每种数值数据类型和布尔数据类型都有标准的变量类型。其中一些已经在 C 规范中提供。您可以使用这些类型在扩展代码中创建变量。

布尔值
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type npy_bool

无符号字符；也定义了常量NPY_FALSE和NPY_TRUE。

(非)符号整数

整数的无符号版本可以通过在整数名称前面添加’u’来定义。

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type npy_byte

字符

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type npy_ubyte

无符号字符

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type npy_short

短

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type npy_ushort

无符号短整数

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type npy_int

整数

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type npy_uint

无符号整数

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type npy_int16

16 位整数

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type npy_uint16

16 位无符号整数

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type npy_int32

32 位整数

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type npy_uint32

32 位无符号整数

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type npy_int64

64 位整数

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type npy_uint64

64 位无符号整数

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type npy_long

长整型

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type npy_ulong

无符号长整数

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type npy_longlong

长长整数

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type npy_ulonglong

无符号长长整数

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type npy_intp

Py_intptr_t（与平台上的指针大小相同的整数）。

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type npy_uintp

无符号 Py_intptr_t（与平台上的指针大小相同的整数）。

(复数)浮点数
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type npy_half

16 位浮点数

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type npy_float

32 位浮点数

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type npy_cfloat

32 位复数浮点数

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type npy_double

64 位双精度

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type npy_cdouble

64 位复数双精度

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type npy_longdouble

长双精度

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type npy_clongdouble

长复双精度

复数类型是具有**.real和.imag**成员（按照这种顺序）的结构。

位宽名称

还有用于特定位宽的有符号整数、无符号整数、浮点数和复数浮点数的 typedefs。可用的类型名称包括

npy_int{bits}, npy_uint{bits}, npy_float{bits}, 和 npy_complex{bits}

其中{bits}表示类型中的位数，可以是8、16、32、64、128 和 256，用于整数类型；16、32、64、80、96、128 和 256 用于浮点数类型；以及 32、64、128、160、192 和 512 用于复数数值类型。可用的位宽取决于平台。粗体位宽通常在所有平台上都可用。

Printf 格式化

为了打印，以下字符串被定义为 printf 和相关命令中的正确格式说明符。

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NPY_LONGLONG_FMT
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NPY_ULONGLONG_FMT
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NPY_INTP_FMT
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NPY_UINTP_FMT
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NPY_LONGDOUBLE_FMT

枚举类型

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enum NPY_TYPES

定义了基本的 24 种数据类型以及一些有用的常用名称的枚举类型列表。每当代码需要一个类型号时，就会请求其中一个枚举类型。所有类型都称为NPY_{NAME}：

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enumerator NPY_BOOL

存储为一个字节的布尔类型的枚举值。只能设置为值 0 和 1。

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enumerator NPY_BYTE
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enumerator NPY_INT8

8 位/1 字节带符号整数的枚举值。

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enumerator NPY_SHORT
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enumerator NPY_INT16

16 位/2 字节带符号整数的枚举值。

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enumerator NPY_INT
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enumerator NPY_INT32

32 位/4 字节带符号整数的枚举值。

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enumerator NPY_LONG

和平台有关，等同于 NPY_INT 或 NPY_LONGLONG。

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enumerator NPY_LONGLONG
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enumerator NPY_INT64

64 位/8 字节带符号整数的枚举值。

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enumerator NPY_UBYTE
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enumerator NPY_UINT8

8 位/1 字节无符号整数的枚举值。

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enumerator NPY_USHORT
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enumerator NPY_UINT16

16 位/2 字节无符号整数的枚举值。

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enumerator NPY_UINT
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enumerator NPY_UINT32

32 位/4 字节无符号整数的枚举值。

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enumerator NPY_ULONG

和平台有关，等同于 NPY_UINT 或 NPY_ULONGLONG。

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enumerator NPY_ULONGLONG
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enumerator NPY_UINT64

64 位/8 字节无符号整数的枚举值。

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enumerator NPY_HALF
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enumerator NPY_FLOAT16

16 位/2 字节 IEEE 754-2008 兼容浮点类型的枚举值。

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enumerator NPY_FLOAT
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enumerator NPY_FLOAT32

32 位/4 字节 IEEE 754 兼容浮点类型的枚举值。

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enumerator NPY_DOUBLE
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enumerator NPY_FLOAT64

64 位/8 字节 IEEE 754 兼容浮点类型的枚举值。

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enumerator NPY_LONGDOUBLE

平台特定的浮点类型，至少和 NPY_DOUBLE 一样大，但在许多平台上更大的浮点类型的枚举值。

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enumerator NPY_CFLOAT
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enumerator NPY_COMPLEX64

64 位/8 字节复数类型的枚举值，由两个 NPY_FLOAT 值组成。

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enumerator NPY_CDOUBLE
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enumerator NPY_COMPLEX128

128 位/16 字节复杂类型的枚举值，由两个 NPY_DOUBLE 值组成。

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enumerator NPY_CLONGDOUBLE

由两个 NPY_LONGDOUBLE 值组成的平台特定的复数浮点类型的枚举值。

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enumerator NPY_DATETIME

根据可选择的日期或时间单位精度保存日期或日期时间的数据类型的枚举值。

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enumerator NPY_TIMEDELTA

以可选择的日期或时间单位中的整数形式保存时长的数据类型的枚举值。

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enumerator NPY_STRING

可选择大小的 ASCII 字符串的枚举值。字符串在给定数组中有固定的最大大小。

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enumerator NPY_UNICODE

可选择大小的 UCS4 字符串的枚举值。字符串在给定数组中有固定的最大大小。

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enumerator NPY_OBJECT

对任意 Python 对象的引用的枚举值。

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enumerator NPY_VOID

主要用于保存 struct dtypes，但可以包含任意的二进制数据。

一些上述类型的有用别名是

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enumerator NPY_INTP

和(void *)指针大小相同的带符号整数类型的枚举值。这是所有索引数组使用的类型。

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enumerator NPY_UINTP

和(void *)指针大小相同的无符号整数类型的枚举值。

代码语言：javascript
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enumerator NPY_MASK

用于掩码的类型的枚举值，例如使用NPY_ITER_ARRAYMASK迭代器标志。这相当于NPY_UINT8。

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enumerator NPY_DEFAULT_TYPE

当未明确指定 dtype 时要使用的默认类型，例如在调用 np.zero(shape)时。这相当于NPY_DOUBLE。

其他有用的相关常量为

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NPY_NTYPES

内置 NumPy 类型的总数。枚举范围从 0 到 NPY_NTYPES-1。

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NPY_NOTYPE

一个信号值保证不是有效的类型枚举数字。

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NPY_USERDEF

用于自定义数据类型的类型编号的起始部分。

表示某些类型的各种字符代码也是枚举列表的一部分。对类型字符的引用（如果有必要）应始终使用这些枚举。它们的形式是NPY_{NAME}LTR，其中{NAME}可以是

BOOL、BYTE、UBYTE、SHORT、USHORT、INT、UINT、LONG、ULONG、LONGLONG、ULONGLONG、HALF、FLOAT、DOUBLE、LONGDOUBLE、CFLOAT、CDOUBLE、CLONGDOUBLE、DATETIME、TIMEDELTA、OBJECT、STRING、VOID INTP、UINTP GENBOOL、SIGNED、UNSIGNED、FLOATING、COMPLEX

后一组{NAME}s对应于数组接口类型字符串规范中使用的字母。

定义

整数的最大和最小值

NPY_MAX_INT{bits}、NPY_MAX_UINT{bits}、NPY_MIN_INT{bits}

这些被定义为{bits} = 8、16、32、64、128 和 256，并且提供相应（无符号）整数类型的最大（最小）值。注意：实际整数类型可能不在所有平台上可用（即 128 位和 256 位整数很少见）。

NPY_MIN_{type}

这是为{type} = BYTE、SHORT、INT、LONG、LONGLONG、INTP定义的。

NPY_MAX_{type}

这对于所有定义的{type} = BYTE、UBYTE、SHORT、USHORT、INT、UINT、LONG、ULONG、LONGLONG、ULONGLONG、INTP、UINTP都有定义。

数据类型的位数

所有的NPY_SIZEOF_{CTYPE}常量都有相应的NPY_BITSOF_{CTYPE}常量定义。NPY_BITSOF_{CTYPE}常量提供数据类型的位数。具体来说，可用的{CTYPE}s是

BOOL、CHAR、SHORT、INT、LONG、LONGLONG、FLOAT、DOUBLE、LONGDOUBLE

位宽引用枚举类型编号

所有的数值数据类型（整数、浮点数和复数）都有被定义为特定枚举类型数字的常量。具体来说，位宽类型指的是哪个枚举类型取决于平台。特别地，可用的常量为PyArray_{NAME}{BITS}，其中{NAME}为INT、UINT、FLOAT、COMPLEX，{BITS}可以是 8、16、32、64、80、96、128、160、192、256 和 512。显然，并非所有的位宽在所有平台上都可用于所有类型的数值类型。通常有 8 位、16 位、32 位、64 位整数；32 位、64 位浮点数；以及 64 位、128 位复数类型可用。

可以容纳指针的整数

常量NPY_INTP和NPY_UINTP指的是足够大以容纳指针的枚举整数类型。索引数组应始终转换为NPY_INTP，因为数组的维度是 np.intp 类型。

整数的最大和最小值

NPY_MAX_INT{bits}, NPY_MAX_UINT{bits}, NPY_MIN_INT{bits}

这些是为{bits} = 8、16、32、64、128 和 256 定义的，并提供相应（无符号）整数类型的最大（最小）值。注意：实际整数类型可能不在所有平台上都可用（即 128 位和 256 位整数很少见）。

NPY_MIN_{type}

这是为{type} = BYTE，SHORT，INT，LONG，LONGLONG，INTP定义的。

NPY_MAX_{type}

这是为所有已定义的{type} = BYTE，UBYTE，SHORT，USHORT，INT，UINT，LONG，ULONG，LONGLONG，ULONGLONG，INTP，UINTP定义的。

数据类型中的位数

所有NPY_SIZEOF_{CTYPE}常量都有相应的NPY_BITSOF_{CTYPE}常量定义。NPY_BITSOF_{CTYPE}常量提供了数据类型中的位数。具体来说，可用的{CTYPE}s为

BOOL，CHAR，SHORT，INT，LONG，LONGLONG，FLOAT，DOUBLE，LONGDOUBLE

位宽参考枚举类型编号

所有数字数据类型（整数、浮点和复数）都有常量定义为特定的枚举类型编号。位宽类型引用的具体枚举类型取决于平台。特别是，可用的常量是PyArray_{NAME}{BITS}，其中{NAME}为INT，UINT，FLOAT，COMPLEX，{BITS}可以是 8、16、32、64、80、96、128、160、192、256 和 512. 很明显，并非所有位宽都在所有数字类型的所有平台上都可用。通常可用的是 8 位、16 位、32 位、64 位整数；32 位、64 位浮点数；64 位、128 位复数类型。

可以保存指针的整数

常量NPY_INTP和NPY_UINTP指的是枚举整数类型，足以在平台上保存指针。索引数组应始终转换为NPY_INTP，因为数组的维度是 np_intp 类型。

C 类型名称

对于每种数字数据类型和布尔数据类型，都有标准的变量类型。其中一些已经在 C 规范中可用。您可以使用这些类型在扩展代码中创建变量。

布尔值
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type npy_bool

无符号字符；还定义了常量NPY_FALSE和NPY_TRUE。

（无）符号整数

无符号整数的版本可以通过在整数名称前加上‘u’来定义。

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type npy_byte

char

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type npy_ubyte

无符号字符

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type npy_short

short

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type npy_ushort

无符号短整数

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type npy_int

int

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type npy_uint

无符号整数

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type npy_int16

16 位整数

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type npy_uint16

16 位无符号整数

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type npy_int32

32 位整数

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type npy_uint32

32 位无符号整数

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type npy_int64

64 位整数

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type npy_uint64

64 位无符号整数

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type npy_long

长整型

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type npy_ulong

无符号长整数

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type npy_longlong

长长整型

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type npy_ulonglong

无符号长长整型

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type npy_intp

Py_intptr_t（在平台上与指针大小相同的整数）。

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type npy_uintp

无符号 Py_intptr_t（在平台上具有指针大小的整数）。

（复数）浮点数
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type npy_half

16 位浮点数

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type npy_float

32 位浮点数

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type npy_cfloat

32 位复数浮点数

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type npy_double

64 位双精度

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type npy_cdouble

64 位复数双精度

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type npy_longdouble

长双精度

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type npy_clongdouble

长复数双精度

复杂类型是具有**.real和.imag**成员（按顺序排列）的结构。

位宽名称

还有用于特定位宽的有符号整数、无符号整数、浮点数和复数浮点数的 typedef。可用的类型名称包括

npy_int{bits}, npy_uint{bits}, npy_float{bits}, 和 npy_complex{bits}

其中 {bits} 是类型中的位数，可以是 8、16、32、64、128，和 256 用于整数类型；16、32、64、80、96、128 和 256 用于浮点类型；以及 32、64、128、160、192 和 512 用于复数值类型。可用的位宽取决于平台。加粗的位宽通常在所有平台上都可用。

布尔值
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type npy_bool

无符号字符；常量 NPY_FALSE 和 NPY_TRUE 也被定义了。

（非）有符号整数

整数的无符号版本可以通过在整数名称前加上‘u’来定义。

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type npy_byte

字符

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type npy_ubyte

无符号字符

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type npy_short

短

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type npy_ushort

无符号短整型

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type npy_int

整型

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type npy_uint

无符号整数

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type npy_int16

16 位整数

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type npy_uint16

16 位无符号整数

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type npy_int32

32 位整数

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type npy_uint32

32 位无符号整数

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type npy_int64

64 位整数

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type npy_uint64

64 位无符号整数

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type npy_long

长整型

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type npy_ulong

无符号长整型

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type npy_longlong

长长整型

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type npy_ulonglong

无符号长长整型

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type npy_intp

Py_intptr_t（与平台上指针大小相同的整数）。

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type npy_uintp

无符号 Py_intptr_t（与平台上指针大小相同的整数）。

（复数）浮点数
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type npy_half

16 位浮点数

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type npy_float

32 位浮点数

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type npy_cfloat

32 位复数浮点数

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type npy_double

64 位双精度

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type npy_cdouble

64 位复数双精度

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type npy_longdouble

长双精度

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type npy_clongdouble

长复数双精度

复杂类型是具有**.real和.imag**成员（按顺序排列）的结构。

位宽名称

还有用于特定位宽的有符号整数、无符号整数、浮点数和复数浮点数的 typedef。可用的类型名称包括

npy_int{bits}, npy_uint{bits}, npy_float{bits}, 和 npy_complex{bits}

其中 {bits} 是类型中的位数，可以是 8、16、32、64、128，和 256 用于整数类型；16、32、64、80、96、128 和 256 用于浮点类型；以及 32、64、128、160、192 和 512 用于复数值类型。可用的位宽取决于平台。加粗的位宽通常在所有平台上都可用。

Printf 格式化

对于打印帮助，以下字符串被定义为 printf 和相关命令中的正确格式说明符。

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NPY_LONGLONG_FMT
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NPY_ULONGLONG_FMT
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NPY_INTP_FMT
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NPY_UINTP_FMT
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NPY_LONGDOUBLE_FMT

数组 API

原文：numpy.org/doc/1.26/reference/c-api/array.html

一流智慧的试金石是能够同时保持两种相反的想法，并仍然保持能够正常运作的能力。— F. Scott Fitzgerald对于成功的技术，现实必须优先于公关，因为自然不能被愚弄。— 理查德·P·费曼 ## 数组结构和数据访问

这些宏访问PyArrayObject结构成员，并在ndarraytypes.h中定义。输入参数arr可以是任何可直接解释为 PyArrayObject（PyArray_Type及其子类型的任何实例）的PyObject*。

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int PyArray_NDIM( *arr)

数组中的维度数量。

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int PyArray_FLAGS( *arr)

返回表示 array-flags 的整数。

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int PyArray_TYPE( *arr)

返回此数组元素的（内置）类型编号。

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int PyArray_SETITEM( *arr, void *itemptr, *obj)

将对象转换并放置在由 itemptr 指向的位置的 ndarray，arr中。如果发生错误则返回-1，成功则返回 0。

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void PyArray_ENABLEFLAGS( *arr, int flags)

版本 1.7 中新增。

启用指定的数组标志。此函数不进行验证，假定您知道自己在做什么。

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void PyArray_CLEARFLAGS( *arr, int flags)

版本 1.7 中新增。

清除指定的数组标志。此函数不进行验证，假定您知道自己在做什么。

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void *PyArray_DATA( *arr)
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char *PyArray_BYTES( *arr)

这两个宏类似，并获取数组的数据缓冲区指针。第一个宏可以（并且应该）分配给特定指针，而第二个用于通用处理。如果您没有保证数组是连续的和/或对齐的，请确保了解如何访问数组中的数据，以避免内存和/或对齐问题。

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*PyArray_DIMS( *arr)

返回数组的维度/形状的指针。元素数量与数组的维度数量相匹配。对于 0 维数组可以返回NULL。

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*PyArray_SHAPE( *arr)

版本 1.7 中新增。

与PyArray_DIMS同义，命名一致以符合 Python 中的shape用法。

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*PyArray_STRIDES( *arr)

返回数组的步幅的指针。元素数量与数组的维度数量相匹配。

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PyArray_DIM( *arr, int n)

返回第n（第 n 个）维度的形状。

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PyArray_STRIDE( *arr, int n)

返回第n（第 n 个）维度的步幅。

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PyArray_ITEMSIZE( *arr)

返回此数组元素的项大小。

请注意，在版本 1.7 中弃用的旧 API 中，此函数的返回类型为int。

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PyArray_SIZE( *arr)

返回数组的总大小（元素数量）。

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PyArray_Size( *obj)

如果obj不是 ndarray 的子类，则返回 0。否则，返回数组中元素的总数。PyArray_SIZE（obj）的更安全版本。

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PyArray_NBYTES( *arr)

返回数组消耗的总字节数。

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*PyArray_BASE( *arr)

返回数组的基础对象。在大多数情况下，这意味着拥有数组指向的内存的对象。

如果您正在使用 C API 构建数组，并指定自己的内存，您应该使用函数PyArray_SetBaseObject将基础设置为拥有内存的对象。

如果设置了NPY_ARRAY_WRITEBACKIFCOPY标志，它具有不同的含义，即基础是当前数组解析时将被复制到的数组。这种对两个函数的基础属性的重载可能在未来的 NumPy 版本中发生变化。

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*PyArray_DESCR( *arr)

返回数组的 dtype 属性的借用引用。

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*PyArray_DTYPE( *arr)

自版本 1.7 起新增。

一个和 PyArray_DESCR 同义的名字，命名一致是为了符合 Python 中“dtype”的用法。

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*PyArray_GETITEM( *arr, void *itemptr)

从 ndarray arr在 itemptr 指向的位置获取一个内置类型的 Python 对象。失败时返回NULL。

numpy.ndarray.item等同于 PyArray_GETITEM。

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int PyArray_FinalizeFunc( *arr, *obj)

由PyCapsule __array_finalize__指向的函数。第一个参数是新创建的子类型。第二个参数（如果不是 NULL）是“父”数组（如果数组是使用分片或某些其他操作创建的，其中存在清晰可区分的父对象）。此例程可以执行任何它想要的操作。它应该在错误时返回-1，否则返回 0。

数据访问

这些函数和宏为从 C 语言轻松访问 ndarray 的元素提供了便利。这对所有数组都有效。但是，如果要访问数组中的数据，需要注意如果数据不符合机器字节顺序，未对齐或不可写。换句话说，请务必遵守标志的状态，除非您知道您正在做什么，或者之前已经使用PyArray_FromAny保证了一个可写，对齐和机器字节顺序的数组。如果希望处理所有类型的数组，各类型的 copyswap 函数用于处理行为不端的数组非常有用。一些平台（例如 Solaris）不喜欢不对齐的数据，如果您取消引用一个不对齐的指针，它们就会崩溃。其他平台（例如 x86 Linux）会在处理不对齐的数据时工作得更慢。

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void *PyArray_GetPtr( *aobj, *ind)

返回指向 ndarray aobj在由 c 数组ind给出的 N 维索引处的数据的指针（该指针的大小必须至少为aobj->nd）。您可能需要将返回的指针强制转换为 ndarray 的数据类型。

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void *PyArray_GETPTR1( *obj, i)
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void *PyArray_GETPTR2( *obj, i, j)
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void *PyArray_GETPTR3( *obj, i, j, k)
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void *PyArray_GETPTR4( *obj, i, j, k, l)

在 ndarray * obj * 中给定坐标的快速内联访问，* obj * 必须分别具有 1、2、3 或 4 个维度（未检查此）。对应的* i 、 j 、 k 和 l *坐标可以是任何整数，但将被解释为npy_intp。您可能希望将返回的指针类型转换为阵列的数据类型。

创建数组

从零开始
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*PyArray_NewFromDescr( *subtype, *descr, int nd, const *dims, const *strides, void *data, int flags, *obj)

此函数窃取了对* descr *的引用。获取它的最简单方法是使用PyArray_DescrFromType。

这是主要的数组创建函数。大多数新数组都是使用这个灵活的函数创建的。

返回的对象是 Python 类型 subtype 的对象，它必须是PyArray_Type的子类型。数组具有 nd 维度，由 dims 描述。新数组的数据类型描述符是 descr。

如果* subtype 是数组子类的而不是基本的&PyArray_Type，那么 obj *是要传递给子类的__array_finalize__方法的对象。

如果 data 为NULL，则将分配新的未初始化内存，并且 flags 可以为非零，表示 Fortran 风格连续数组。使用PyArray_FILLWBYTE来初始化内存。

如果 data 不为NULL，则假定它指向要用于数组的内存，并且 flags 参数将用作数组的新标志（除了 NPY_ARRAY_OWNDATA、NPY_ARRAY_WRITEBACKIFCOPY 标志的新数组状态将被重置）。

此外，如果* data 不为 NULL，则还可以提供 strides 。如果 strides 为NULL，则数组步幅将计算为 C 风格连续（默认）或 Fortran 风格连续（ data * =NULL或* flags * & NPY_ARRAY_F_CONTIGUOUS为非零非 NULL* data ）。为新数组对象复制任何提供的 dims 和 strides *。

PyArray_CheckStrides可帮助验证非NULL的步幅信息。

如果提供了 data，则它必须在数组的生命周期内保持存活。通过PyArray_SetBaseObject来管理这一点是一种方法。

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*PyArray_NewLikeArray( *prototype, order, *descr, int subok)

版本 1.6 的新功能。

如果* descr 不为 NULL，则此函数将窃取对descr*的引用。此数组创建例程允许方便地创建与现有数组的形状和内存布局匹配的新数组，可能会改变布局和/或数据类型。

当order为NPY_ANYORDER时，如果prototype是 Fortran 数组，则结果顺序为NPY_FORTRANORDER，否则为NPY_CORDER。当order为NPY_KEEPORDER时，结果顺序与prototype的顺序匹配，即使prototype的轴不是 C 或 Fortran 顺序。

如果descr为 NULL，则使用prototype的数据类型。

如果subok为 1，则新创建的数组将使用prototype的子类型来创建新数组，否则将创建一个基类数组。

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*PyArray_New( *subtype, int nd, const *dims, int type_num, const *strides, void *data, int itemsize, int flags, *obj)

这类似于PyArray_NewFromDescr（…），除了您使用type_num和itemsize指定数据类型描述符，其中type_num对应于内置（或用户定义的）类型。如果类型始终具有相同的字节数，则itemsize将被忽略。否则，itemsize指定此数组的特定大小。

警告

如果数据被传递给PyArray_NewFromDescr或PyArray_New，则在删除新数组之前不得释放此内存。如果此数据来自另一个 Python 对象，则可以通过对该对象使用Py_INCREF并将新数组的 base 成员指向该对象来实现。如果传入了步幅，则它们必须与数组的维数、itemsize 和数据一致。

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*PyArray_SimpleNew(int nd, const *dims, int typenum)

创建一个新的未初始化数组，其类型为typenum，每个nd维中的大小由整数数组dims给出。数组的内存是未初始化的（除非 typenum 为NPY_OBJECT，在这种情况下，数组中的每个元素都设置为 NULL）。typenum参数允许指定任何内置数据类型，例如NPY_FLOAT或NPY_LONG。如果需要，可以使用PyArray_FILLWBYTE（return_object, 0）将数组的内存设置为零。此函数不能用于创建灵活类型的数组（未给出 itemsize）。

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*PyArray_SimpleNewFromData(int nd, const *dims, int typenum, void *data)

在给定指针指向的data周围创建一个数组包装器。数组标志将具有默认设置，即数据区域是良好行为的，并且是 C 风格连续的。数组的形状由长度为nd的dims c 数组确定。数组的数据类型由typenum指示。如果数据来自另一个引用计数的 Python 对象，则应该在传入指针之后增加此对象的引用计数，并且返回的 ndarray 的 base 成员应指向拥有数据的 Python 对象。这将确保在返回的数组存在时不会释放提供的内存。

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*PyArray_SimpleNewFromDescr(int nd, const *dims, *descr)

此函数会偷取对descr的引用。

使用提供的数据类型描述符descr，创建一个形状由nd和dims确定的新数组。

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void PyArray_FILLWBYTE( *obj, int val)

填充被obj指向的数组，obj必须是一个 ndarray 的子类，用val的内容（作为字节评估）。此宏调用 memset，因此 obj 必须是连续的。

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*PyArray_Zeros(int nd, const *dims, *dtype, int fortran)

构建一个形状由dims确定，数据类型由dtype确定的新nd维数组。如果fortran不是零，则创建一个 Fortran 顺序数组，否则创建一个 C 顺序数组。用零填充内存（或如果dtype对应于NPY_OBJECT ，则填充为 0 对象）。

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*PyArray_ZEROS(int nd, const *dims, int type_num, int fortran)

宏形式的PyArray_Zeros ，其参数为类型数字而不是数据类型对象。

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*PyArray_Empty(int nd, const *dims, *dtype, int fortran)

构建一个形状由dims确定，数据类型由dtype确定的新nd维数组。如果fortran非零，则创建一个 Fortran 顺序的数组，否则创建一个 C 顺序的数组。该数组未初始化，除非数据类型对应于NPY_OBJECT ，此时数组将填充为Py_None。

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*PyArray_EMPTY(int nd, const *dims, int typenum, int fortran)

宏形式的PyArray_Empty ，其参数为类型数字typenum而不是数据类型对象。

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*PyArray_Arange(double start, double stop, double step, int typenum)

构建一个新的一维数据类型为typenum的数组，范围从start到stop（不包括stop），增量为step。相当于arange(start, stop, step, dtype)。

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*PyArray_ArangeObj( *start, *stop, *step, *descr)

构建一个由descr确定数据类型的新的一维数组，范围从start到stop（不包括stop），步长为step。相当于 arange(start, stop, step, typenum)。

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int PyArray_SetBaseObject( *arr, *obj)

自 1.7 版开始。

此函数偷取一个引用，将obj设为arr的基本属性。

如果通过将自己的内存缓冲区作为参数传递来构建数组，则需要设置数组的base属性，以确保内存缓冲区的生命周期适当。

返回值为成功时为 0，失败时为-1。

如果提供的对象是一个数组，则此函数遍历base指针链，以使每个数组直接指向内存的所有者。一旦设定了基本值，就不能将其更改为另一个值。

来自其他对象
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*PyArray_FromAny( *op, *dtype, int min_depth, int max_depth, int requirements, *context)

这是从任何嵌套序列或暴露数组接口的对象op中获取数组的主要函数。参数允许指定所需的dtype，最小(min_depth)和最大(max_depth)可接受的维数，以及数组的其他requirements。这个函数窃取了对 dtype 参数的引用，它需要是一个表示所需数据类型（包括所需的字节顺序）的PyArray_Descr结构。dtype参数可能是NULL，表示任何数据类型（以及字节顺序）都可接受。除非NPY_ARRAY_FORCECAST在flags中出现，否则此调用将生成错误，如果无法安全地从对象中获取数据类型。如果要对dtype使用NULL并确保数组没有被交换，则使用PyArray_CheckFromAny。深度参数为 0 表示忽略该参数。可以向requirements参数中添加以下任何数组标志（例如使用|）。如果您的代码可以处理一般的（例如分步，字节交换或不对齐的数组），则requirements可能为 0。此外，如果op不是一个数组（或者不公开数组接口），那么将创建一个新的数组（并使用序列协议从op中填充）。新数组的 flags 成员将具有NPY_ARRAY_DEFAULT。context参数未使用。

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NPY_ARRAY_C_CONTIGUOUS

确保返回的数组是 C 风格连续的

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NPY_ARRAY_F_CONTIGUOUS

确保返回的数组是 Fortran 风格连续的。

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NPY_ARRAY_ALIGNED

确保返回的数组对其数据类型有适当的边界。一个对齐的数组具有数据指针和每个步幅因子都是数据类型描述符的对齐因子的倍数。

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NPY_ARRAY_WRITEABLE

确保返回的数组可写。

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NPY_ARRAY_ENSURECOPY

确保对op进行了复制。如果没有此标志，则只有在可以避免时才不会复制数据。

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NPY_ARRAY_ENSUREARRAY

确保结果是一个基类的 ndarray。默认情况下，如果op是 ndarray 的子类的实例，则会返回该相同子类的实例。如果设置了这个标志，则会返回一个 ndarray 对象。

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NPY_ARRAY_FORCECAST

强制对输出类型进行转换，即使不能安全地进行。如果没有这个标志，只有在可以安全地进行数据转换时才会发生数据转换，否则将引发错误。

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NPY_ARRAY_WRITEBACKIFCOPY

如果op已经是一个数组，但不符合要求，则会进行复制（这将满足要求）。 如果存在此标志，并且必须复制（已经是数组的对象的复制），则在返回的复制中设置相应的NPY_ARRAY_WRITEBACKIFCOPY标志，并使op为只读。 您必须确保调用PyArray_ResolveWritebackIfCopy将内容复制回op，并且op数组将再次变为可写。 如果op一开始就不可写，或者它不是一个数组，则会引发错误。

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NPY_ARRAY_BEHAVED

NPY_ARRAY_ALIGNED | NPY_ARRAY_WRITEABLE

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NPY_ARRAY_CARRAY

NPY_ARRAY_C_CONTIGUOUS | NPY_ARRAY_BEHAVED

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NPY_ARRAY_CARRAY_RO

NPY_ARRAY_C_CONTIGUOUS | NPY_ARRAY_ALIGNED

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NPY_ARRAY_FARRAY

NPY_ARRAY_F_CONTIGUOUS | NPY_ARRAY_BEHAVED

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NPY_ARRAY_FARRAY_RO

NPY_ARRAY_F_CONTIGUOUS | NPY_ARRAY_ALIGNED

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NPY_ARRAY_DEFAULT

NPY_ARRAY_CARRAY

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NPY_ARRAY_IN_ARRAY

NPY_ARRAY_C_CONTIGUOUS | NPY_ARRAY_ALIGNED

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NPY_ARRAY_IN_FARRAY

NPY_ARRAY_F_CONTIGUOUS | NPY_ARRAY_ALIGNED

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NPY_OUT_ARRAY

NPY_ARRAY_C_CONTIGUOUS | NPY_ARRAY_WRITEABLE | NPY_ARRAY_ALIGNED

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NPY_ARRAY_OUT_ARRAY

NPY_ARRAY_C_CONTIGUOUS | NPY_ARRAY_ALIGNED | NPY_ARRAY_WRITEABLE

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NPY_ARRAY_OUT_FARRAY

NPY_ARRAY_F_CONTIGUOUS | NPY_ARRAY_WRITEABLE | NPY_ARRAY_ALIGNED

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NPY_ARRAY_INOUT_ARRAY

NPY_ARRAY_C_CONTIGUOUS | NPY_ARRAY_WRITEABLE | NPY_ARRAY_ALIGNED | NPY_ARRAY_WRITEBACKIFCOPY

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NPY_ARRAY_INOUT_FARRAY

NPY_ARRAY_F_CONTIGUOUS | NPY_ARRAY_WRITEABLE | NPY_ARRAY_ALIGNED | NPY_ARRAY_WRITEBACKIFCOPY

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*PyArray_CheckFromAny( *op, *dtype, int min_depth, int max_depth, int requirements, *context)

几乎与PyArray_FromAny（…）相同，只是requirements可以包含NPY_ARRAY_NOTSWAPPED（覆盖dtype中的规范）和NPY_ARRAY_ELEMENTSTRIDES，表明数组应以步幅是元素大小的倍数的意义对齐。

在 NumPy 的 1.6 版本及之前版本中，以下标志没有使用 ARRAY 宏命名空间。1.7 版本中不再使用该形式的常量名称。

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NPY_ARRAY_NOTSWAPPED

确保返回的数组具有机器字节顺序的数据类型描述符，覆盖dtype参数中的任何规范。通常，字节顺序要求由dtype参数确定。如果设置了此标志并且 dtype 参数未指示机器字节顺序描述符（或为 NULL 并且对象已经是具有非机器字节顺序的数据类型描述符的数组），则创建一个新的数据类型描述符并将其用于其字节顺序字段设置为 native。

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NPY_ARRAY_BEHAVED_NS

NPY_ARRAY_ALIGNED | NPY_ARRAY_WRITEABLE | NPY_ARRAY_NOTSWAPPED

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NPY_ARRAY_ELEMENTSTRIDES

确保返回的数组的步幅是元素大小的倍数。

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*PyArray_FromArray( *op, *newtype, int requirements)

PyArray_FromAny 的特殊情况，当op已经是一个数组但需要是特定的newtype（包括字节顺序）或具有某些要求时。

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*PyArray_FromStructInterface( *op)

从暴露数组接口协议并遵循数组接口协议的 Python 对象中返回一个 ndarray 对象。如果对象不包含此属性，则返回对Py_NotImplemented的借用引用。

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*PyArray_FromInterface( *op)

从暴露数组接口协议的 Python 对象中返回一个 ndarray 对象。如果对象不包含此属性，则返回对Py_NotImplemented的借用引用。

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*PyArray_FromArrayAttr( *op, *dtype, *context)

从暴露__array__方法的 Python 对象返回一个 ndarray 对象。__array__方法可以接受 0 个或 1 个参数([dtype])。context未使用。

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*PyArray_ContiguousFromAny( *op, int typenum, int min_depth, int max_depth)

此函数从任何嵌套序列或数组接口导出的对象op返回一个(C 样式)连续和行为良好的函数数组，其类型由枚举typenum给出，最小深度为min_depth，最大深度为max_depth。(非灵活)。相当于调用PyArray_FromAny，并将要求设置为NPY_ARRAY_DEFAULT和类型参数的 type_num 成员设置为typenum。

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*PyArray_ContiguousFromObject( *op, int typenum, int min_depth, int max_depth)

此函数从任何嵌套序列或数组接口导出的对象返回一个良好行为的 C 样式连续数组。数组可以具有的最小维数由min_depth给出，最大维数由max_depth给出。这相当于调用PyArray_FromAny，并将要求设置为NPY_ARRAY_DEFAULT和NPY_ARRAY_ENSUREARRAY。

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*PyArray_FromObject( *op, int typenum, int min_depth, int max_depth)

从任何嵌套序列或数组接口导出的对象op返回一个对齐的、本地字节顺序的数组，其类型由枚举类型号给出。数组可以具有的最小维数由min_depth给出，最大维数由max_depth给出。这相当于调用PyArray_FromAny，并将要求设置为 BEHAVED。

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*PyArray_EnsureArray( *op)

此函数窃取对 op 的引用，并确保 op 是一个基类 ndarray。它特殊处理数组标量，否则调用PyArray_FromAny(op，NULL，0，0，NPY_ARRAY_ENSUREARRAY，NULL)。

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*PyArray_FromString(char *string, slen, *dtype, num, char *sep)

从长度为slen的二进制或（ASCII）文本string构造一个单一类型的一维 ndarray。要创建的数组的数据类型由dtype给出。如果num为-1，则复制整个字符串并返回一个适当大小的数组，否则，num是从字符串中复制的项数。如果sep为 NULL（或“”），则将字符串解释为二进制数据的字节，否则将由sep分隔的子字符串转换为数据类型为dtype的项。某些数据类型在文本模式下可能无法读取，如果发生这种情况，将引发错误。所有错误都返回 NULL。

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*PyArray_FromFile(FILE *fp, *dtype, num, char *sep)

从二进制或文本文件中构造单一类型的一维 ndarray。打开的文件指针是fp，要创建的数组的数据类型由dtype给出。这必须与文件中的数据匹配。如果num为-1，则读取到文件结束并返回一个大小适当的数组，否则，num是要读取的项目数。如果sep为 NULL（或“”），则从文件中以二进制模式读取，否则以文本模式从文件中读取，并使用sep提供项目分隔符。有些数组类型无法以文本模式读取，此时会引发错误。

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*PyArray_FromBuffer( *buf, *dtype, count, offset)

从导出（单一段）缓冲区协议的对象buf构造单一类型的一维 ndarray。首先尝试可写缓冲区，然后尝试只读缓冲区。返回的数组的NPY_ARRAY_WRITEABLE标志将反映哪种操作成功。假定数据从对象的内存位置的起始位置偏移offset字节开始。缓冲区中的数据类型将根据数据类型描述符dtype进行解释。如果count为负，则它将根据缓冲区的大小和请求的 itemsize 来确定，否则，count表示应从缓冲区转换多少元素。

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int PyArray_CopyInto( *dest, *src)

从源数组src复制到目标数组dest，必要时执行数据类型转换。如果发生错误，则返回-1（否则返回 0）。src的形状必须可以广播到dest的形状。目标数组和源数组的数据区域不能重叠。

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int PyArray_CopyObject( *dest, *src)

根据数组强制转换规则，将对象src分配给 NumPy 数组dest。这基本上与PyArray_FromAny相同，但直接分配给输出数组。成功返回 0，失败返回-1。

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int PyArray_MoveInto( *dest, *src)

将源数组src中的数据移动到目标数组dest中，必要时执行数据类型转换。如果发生错误，则返回-1（否则返回 0）。src的形状必须可以广播到dest的形状。目标数组和源数组的数据区域可能重叠。

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*PyArray_GETCONTIGUOUS( *op)

如果op已经（C 风格）是连续且表现良好的数组，那么只需返回一个引用，否则返回一个（连续且表现良好的）数组的副本。参数op必须是一个（多维数组的）ndarray 的子类，并且没有进行其他检查。

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*PyArray_FROM_O( *obj)

将obj转换为 ndarray。参数可以是任何嵌套序列或导出数组接口的对象。这是使用NULL、0、0、0 作为其他参数的PyArray_FromAny的宏形式。您的代码必须能够处理任何数据类型描述符和使用此宏的数据标志的任何组合。

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*PyArray_FROM_OF( *obj, int requirements)

类似于PyArray_FROM_O，只是它可以接受一个requirements参数，指示返回的数组必须具有的属性。可强制执行的可用要求包括NPY_ARRAY_C_CONTIGUOUS、NPY_ARRAY_F_CONTIGUOUS、NPY_ARRAY_ALIGNED、NPY_ARRAY_WRITEABLE、NPY_ARRAY_NOTSWAPPED、NPY_ARRAY_ENSURECOPY、NPY_ARRAY_WRITEBACKIFCOPY、NPY_ARRAY_FORCECAST和NPY_ARRAY_ENSUREARRAY。还可以使用标准的标志组合：

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*PyArray_FROM_OT( *obj, int typenum)

类似于PyArray_FROM_O，只是它可以接受一个typenum参数，指定返回数组的类型码。

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*PyArray_FROM_OTF( *obj, int typenum, int requirements)

结合PyArray_FROM_OF和PyArray_FROM_OT，允许提供typenum和flags两个参数。

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*PyArray_FROMANY( *obj, int typenum, int min, int max, int requirements)

类似于PyArray_FromAny，但是数据类型通过类型码指定。PyArray_DescrFromType (typenum)直接传递给PyArray_FromAny。如果传入NPY_ARRAY_ENSURECOPY作为要求，此宏还会将NPY_ARRAY_DEFAULT添加到要求中。

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*PyArray_CheckAxis( *obj, int *axis, int requirements)

封装了以 axis=关键字作为输入参数，以 None 作为 axis 参数的函数和方法的功能。输入数组是obj，而*axis是一个转换后的整数（使得>=MAXDIMS 表示 None 值），requirements给出了obj的所需属性。输出是输入的转换版本，以满足要求，并且如果需要则执行了展平操作。在输出中，负数值的*axis会被转换，并检查新值以确保与obj的形状一致。

处理类型

Python 类型的一般检查
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int PyArray_Check( *op)

如果op是一个 Python 对象，并且其类型是PyArray_Type的子类型，则求值为真。

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int PyArray_CheckExact( *op)

如果op是一个 Python 对象，并且其类型是PyArray_Type，则求值为真。

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int PyArray_HasArrayInterface( *op, *out)

如果op实现了数组接口的任何部分，则out将包含对使用接口创建的新 ndarray 的新引用，或者如果在转换过程中发生错误，则out将包含NULL。否则，out将包含对Py_NotImplemented的借用引用，并且不会设置错误条件。

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int PyArray_HasArrayInterfaceType( *op, *dtype, *context, *out)

如果op实现了数组接口的任何部分，则out将包含对使用接口创建的新 ndarray 的新引用，或者如果在转换过程中发生错误，则out将包含NULL。否则，out将包含对 Py_NotImplemented 的借用引用，并且不会设置错误条件。此版本允许在寻找__array__属性的数组接口的部分中设置数据类型。context未使用。

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int PyArray_IsZeroDim( *op)

如果op是（子类的）PyArray_Type的实例且维数为 0，则评估为真。

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PyArray_IsScalar(op, cls)

如果op是Py{cls}ArrType_Type的实例，则评估为真。

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int PyArray_CheckScalar( *op)

如果op是数组标量（PyGenericArr_Type的子类型的实例）或者（子类的）PyArray_Type的实例且维数为 0，则评估为真。

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int PyArray_IsPythonNumber( *op)

如果op是内置数值类型（int、float、complex、long、bool）的实例，则评估为真。

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int PyArray_IsPythonScalar( *op)

如果op是内置的 Python 标量对象（int、float、complex、bytes、str、long、bool），则评估为真。

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int PyArray_IsAnyScalar( *op)

如果op是 Python 标量对象（请参见PyArray_IsPythonScalar）或数组标量（PyGenericArr_Type的子类型的实例）的实例，则评估为真。

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int PyArray_CheckAnyScalar( *op)

如果op是 Python 标量对象（请参见PyArray_IsPythonScalar）、数组标量（PyGenericArr_Type的子类型的实例）或者维数为 0 的PyArray_Type的子类型的实例，则评估为真。

数据类型检查

对于 typenum 宏，参数是表示枚举数组数据类型的整数。对于数组类型检查宏，参数必须是可以直接解释为 PyArrayObject 的PyObject。

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int PyTypeNum_ISUNSIGNED(int num)
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int PyDataType_ISUNSIGNED( *descr)
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int PyArray_ISUNSIGNED( *obj)

类型表示无符号整数。

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int PyTypeNum_ISSIGNED(int num)
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int PyDataType_ISSIGNED( *descr)
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int PyArray_ISSIGNED( *obj)

类型表示有符号整数。

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int PyTypeNum_ISINTEGER(int num)
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int PyDataType_ISINTEGER( *descr)
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int PyArray_ISINTEGER( *obj)

类型表示任何整数。

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int PyTypeNum_ISFLOAT(int num)
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int PyDataType_ISFLOAT( *descr)
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int PyArray_ISFLOAT( *obj)

类型表示任何浮点数。

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int PyTypeNum_ISCOMPLEX(int num)
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int PyDataType_ISCOMPLEX( *descr)
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int PyArray_ISCOMPLEX( *obj)

类型表示任何复数浮点数。

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int PyTypeNum_ISNUMBER(int num)
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int PyDataType_ISNUMBER( *descr)
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int PyArray_ISNUMBER( *obj)

类型表示任何整数、浮点数或复数浮点数。

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int PyTypeNum_ISSTRING(int num)
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int PyDataType_ISSTRING( *descr)
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int PyArray_ISSTRING( *obj)

类型表示字符串数据类型。

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int PyTypeNum_ISPYTHON(int num)
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int PyDataType_ISPYTHON( *descr)
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int PyArray_ISPYTHON( *obj)

类型表示枚举类型，对应于标准 Python 标量中的一个（bool、int、float 或 complex）。

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int PyTypeNum_ISFLEXIBLE(int num)
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int PyDataType_ISFLEXIBLE( *descr)
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int PyArray_ISFLEXIBLE( *obj)

类型代表了一种灵活的数组类型（NPY_STRING，NPY_UNICODE或者NPY_VOID）。

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int PyDataType_ISUNSIZED( *descr)

类型没有附加的大小信息，并且可以重新调整大小。应仅在灵活的数据类型上调用。附加到数组的类型始终会有大小，因此不存在该宏的数组形式。

从版本 1.18 开始更改。

对于没有字段的结构化数据类型，此函数现在返回 False。

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int PyTypeNum_ISUSERDEF(int num)
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int PyDataType_ISUSERDEF( *descr)
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int PyArray_ISUSERDEF( *obj)

类型代表用户定义的类型。

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int PyTypeNum_ISEXTENDED(int num)
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int PyDataType_ISEXTENDED( *descr)
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int PyArray_ISEXTENDED( *obj)

类型是灵活的或用户定义的。

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int PyTypeNum_ISOBJECT(int num)
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int PyDataType_ISOBJECT( *descr)
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int PyArray_ISOBJECT( *obj)

类型代表对象数据类型。

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int PyTypeNum_ISBOOL(int num)
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int PyDataType_ISBOOL( *descr)
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int PyArray_ISBOOL( *obj)

类型代表布尔数据类型。

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int PyDataType_HASFIELDS( *descr)
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int PyArray_HASFIELDS( *obj)

类型有与之关联的字段。

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int PyArray_ISNOTSWAPPED( *m)

如果 ndarray m 的数据区域按照数组的数据类型描述符是机器字节顺序的话，则评估为真。

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int PyArray_ISBYTESWAPPED( *m)

如果 ndarray m 的数据区域 不 按照数组的数据类型描述符是机器字节顺序的话，则评估为真。

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PyArray_EquivTypes( *type1, *type2)

如果 type1 和 type2 在此平台上实际上表示等效类型（忽略每种类型的 fortran 成员），则返回NPY_TRUE。例如，在 32 位平台上，NPY_LONG 和 NPY_INT 是等效的。否则返回NPY_FALSE。

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PyArray_EquivArrTypes( *a1, *a2)

如果 a1 和 a2 是在此平台上具有等效类型的数组，则返回NPY_TRUE。

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PyArray_EquivTypenums(int typenum1, int typenum2)

PyArray_EquivTypes（…）的特殊情况，不接受灵活的数据类型，但可能更容易调用。

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int PyArray_EquivByteorders(int b1, int b2)

如果字节顺序字符 b1 和 b2（NPY_LITTLE，NPY_BIG，NPY_NATIVE，NPY_IGNORE）相等或等效，则为真。因此，在小端机器上，NPY_LITTLE 和 NPY_NATIVE 是等效的，而在大端机器上不等效。

转换数据类型
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*PyArray_Cast( *arr, int typenum)

主要用于向后兼容 Numeric C-API 和简单地将类型转换为非灵活类型。返回一个新的数组对象，其元素为 arr 转换为数据类型 typenum，typenum 必须是枚举类型之一，而不是灵活类型。

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*PyArray_CastToType( *arr, *type, int fortran)

返回指定的 type 的新数组，将 arr 的元素转换为适当的类型。fortran 参数指定输出数组的顺序。

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int PyArray_CastTo( *out, *in)

从 1.6 开始，此函数只是调用了 PyArray_CopyInto，它处理了类型转换。

将数组 in 的元素转换为数组 out。输出数组应可写，具有输入数组中元素数量的整数倍（可以在 out 中放置多个副本），并具有一个内建类型的数据类型。成功时返回 0，如果发生错误则返回 -1。

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PyArray_VectorUnaryFunc *PyArray_GetCastFunc( *from, int totype)

返回从给定描述符转换为内置类型数的低级转换函数。如果没有转换函数存在，则返回NULL并设置错误。使用此函数而不是直接访问from->f->cast 将允许支持添加到描述符的转换字典中的任何用户定义的转换函数。

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int PyArray_CanCastSafely(int fromtype, int totype)

如果fromtype数据类型的数组可以转换为toptype数据类型的数组而不会丢失信息，则返回非零值。唯一的例外是 64 位整数可以转换为 64 位浮点数，即使这样做会丢失大整数的精度，这是为了避免在没有显式请求的情况下过多使用长双精度。此函数不检查灵活数组类型的长度。

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int PyArray_CanCastTo( *fromtype, *totype)

PyArray_CanCastTypeTo在 NumPy 1.6 及更高版本中已被弃用。

等同于 PyArray_CanCastTypeTo(fromtype, totype, NPY_SAFE_CASTING)。

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int PyArray_CanCastTypeTo( *fromtype, *totype, casting)

新版本 1.6 中加入。

如果fromtype数据类型的数组（可以包括灵活类型）可以根据casting规则安全地转换为toptype数据类型的数组（可以包括灵活类型），则返回非零值。对于使用NPY_SAFE_CASTING的简单类型来说，这基本上只是PyArray_CanCastSafely的一个包装器，但对于字符串或 unicode 等灵活类型，它会考虑它们的大小生成结果。只有整数和浮点类型（使用NPY_SAFE_CASTING）能够转换为足够大以容纳转换前的整数/浮点类型的最大值的字符串或 unicode 类型。

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int PyArray_CanCastArrayTo( *arr, *totype, casting)

新版本 1.6 中加入。

如果arr可以根据casting规则转换为totype，则返回非零值。如果arr是数组标量，则其值也会被考虑在内，当将其转换为较小类型时，值不会溢出或被截断时也会返回非零值。

这几乎与 PyArray_CanCastTypeTo(PyArray_MinScalarType(arr), toptype, casting)的结果相同，但它还处理了一个特殊情况，因为具有相同位数的类型中 uint 值的集合不是 int 值的子集。

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*PyArray_MinScalarType( *arr)

新版本 1.6 中加入。

如果arr是一个数组，则返回其数据类型描述符，但如果arr是一个数组标量（维度为 0），则找到可以将值转换为而不会溢出或截断为整数的最小大小的数据类型。

此函数不会将复数降级为浮点数或任何东西降级为布尔值，但在标量值为正数时，将有符号整数降级为无符号整数。

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*PyArray_PromoteTypes( *type1, *type2)

新版本 1.6 中加入。

查找type1和type2可以安全转换为的最小大小和种类的数据类型。此函数是对称的和可结合的。字符串或 unicode 结果将是适当大小，以存储转换为字符串或 unicode 的输入类型的最大值。

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*PyArray_ResultType( narrs, **arrs, ndtypes, **dtypes)

1.6 中的新功能。

这将应用类型提升到所有输入数组和 dtype 对象，使用 NumPy 规则来组合标量和数组，以确定给定操作的输出类型的输出类型。这是 ufuncs 产生的相同结果类型。

有关类型提升算法的更多详细信息，请参阅numpy.result_type的文档。

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int PyArray_ObjectType( *op, int mintype)

此函数已被PyArray_MinScalarType和/或PyArray_ResultType取代。

此函数用于确定两个或多个数组可以转换为的公共类型。它仅适用于非灵活的数组类型，因为没有传递 itemsize 信息。mintype参数表示可接受的最小类型，op表示将转换为数组的对象。返回值是表示op应具有的数据类型的枚举类型编号。

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**PyArray_ConvertToCommonType( *op, int *n)

此功能的功能在 1.6 中引入的迭代器NpyIter或所有操作数的相同 dtype 参数的标志NPY_ITER_COMMON_DTYPE已大部分被取代。

将包含在op中的 Python 对象序列转换为具有相同数据类型的 ndarrays 数组。类型的选择方式与PyArray_ResultType相同。序列的长度在n中返回，并且n -长度的PyArrayObject指针数组是返回值（如果发生错误，则返回NULL）。返回的数组必须由此例程的调用者释放（使用PyDataMem_FREE），并且其中的所有数组对象都必须DECREF，否则将发生内存泄漏。下面的示例模板代码显示了典型的用法：

从版本 1.18.0 开始更改：标量和零维数组的混合现在会产生一个能够容纳标量值的类型。先前优先考虑数组的 dtype。

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mps  =  PyArray_ConvertToCommonType(obj,  &n);
if  (mps==NULL)  return  NULL;
{code}
<before  return>
for  (i=0;  i<n;  i++)  Py_DECREF(mps[i]);
PyDataMem_FREE(mps);
{return}
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char *PyArray_Zero( *arr)

指向新创建的大小为arr ->itemsize 的内存的指针，该内存保存该类型的 0 的表示。返回的指针ret在不再需要时必须使用PyDataMem_FREE (ret)释放。

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char *PyArray_One( *arr)

指向新创建的大小为arr ->itemsize 的内存的指针，该内存保存该类型的 1 的表示。返回的指针ret在不再需要时必须使用PyDataMem_FREE (ret)释放。

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int PyArray_ValidType(int typenum)

如果typenum表示有效的类型编号（内置或用户定义或字符代码），则返回NPY_TRUE。否则，此函数返回NPY_FALSE。

用户定义的数据类型
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void PyArray_InitArrFuncs( *f)

将所有函数指针和成员初始化为NULL。

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int PyArray_RegisterDataType( *dtype)

为数组注册一个新的用户定义的数据类型。该类型必须填充了大部分条目。这通常不会被检查，错误可能会导致段错误。特别地，dtype 结构的 typeobj 成员必须填充为具有与 dtype 的 elsize 成员对应的固定大小元素大小的 Python 类型。此外，如果不需要某些转换函数，f 成员必须具有所需的函数：nonzero、copyswap、copyswapn、getitem、setitem 和 cast（如果不需要支持，则一些转换函数可能为NULL）。为了避免混淆，应选择一个唯一的字符类型代码，但这并不是强制执行的，也不是内部依赖的。

返回一个用户定义的类型编号，用于唯一标识该类型。然后，可以使用返回的类型编号从PyArray_DescrFromType中获取到新结构的指针。如果发生错误，则返回-1。如果此 dtype 已经被注册（仅通过指针的地址进行检查），则返回先前分配的类型编号。

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int PyArray_RegisterCastFunc( *descr, int totype, PyArray_VectorUnaryFunc *castfunc)

注册低级转换函数castfunc，将数据类型descr转换为给定的数据类型编号totype。任何旧的转换功能都将被覆盖。成功返回0，失败返回-1。

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int PyArray_RegisterCanCast( *descr, int totype, scalar)

将数据类型编号totype注册为可以从给定totype的数据类型对象descr进行类型转换。使用scalar = NPY_NOSCALAR表示可以安全地将数据类型descr的数组转换为类型编号为totype的数据类型。成功返回 0，失败返回-1。

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int PyArray_TypeNumFromName(char const *str)

给定一个字符串，返回该字符串作为类型对象名称的数据类型编号。如果找不到类型，则不设置错误返回NPY_NOTYPE。仅适用于用户定义的数据类型。

NPY_OBJECT 的特殊函数

警告

在处理填充有对象的数组或缓冲区时，NumPy 会尽量确保这些缓冲区在可以读取任何数据之前都填充了None。然而，可能存在代码路径，其中数组只被初始化为NULL。NumPy 本身将NULL视为None的别名，但在调试模式下可能会assert非NULL。

因为 NumPy 在初始化 None 方面还不一致，用户在处理由 NumPy 创建的缓冲区时必须预期得到NULL的值。用户也应确保将完全初始化的缓冲区传递给 NumPy，因为在将来 NumPy 可能会将此变为强制要求。

目前有意确保 NumPy 总是在可能被读取之前初始化对象数组。任何不这样做的失败都将被视为一个错误。将来，用户可能可以在从任何数组中读取时依赖非 NULL 的值，尽管对于在 ufunc 代码中写入新创建的数组的输出数组可能仍然存在一些例外情况（例如，对于 NumPy 1.23 中存在的已知代码路径，没有进行正确的填充）。

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int PyArray_INCREF( *op)

用于包含任何 Python 对象的数组op。根据op的数据类型递增数组中每个对象的引用计数。如果发生错误，则返回-1，否则返回 0。

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void PyArray_Item_INCREF(char *ptr, *dtype)

用于根据数据类型dtype增加位置ptr处的所有对象的引用计数的函数。如果ptr是具有任何偏移量处的对象的结构类型的开头，则（递归地）增加结构类型中所有类似对象的引用计数。

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int PyArray_XDECREF( *op)

用于包含任何 Python 对象的数组op。根据op的数据类型递减数组中每个对象的引用计数。正常返回值为 0。如果发生错误，则返回-1。

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void PyArray_Item_XDECREF(char *ptr, *dtype)

用于在数据类型dtype中记录的位置ptr上的所有类似对象的函数。这样递归地工作，因此如果dtype本身具有包含类似对象的数据类型的字段，则所有类似对象字段都将被 XDECREF 'd。

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void PyArray_FillObjectArray( *arr, *obj)

用单个值 obj 在所有具有对象数据类型的结构位置上填充新创建的数组。不执行任何检查，但arr必须是NPY_OBJECT数据类型的单段未初始化的拷贝（位置上没有先前的对象）。如果需要在调用此函数之前递减对象数组中的所有项，则使用PyArray_XDECREF(arr)。

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int PyArray_SetWritebackIfCopyBase( *arr, *base)

先决条件：arr是base的一个拷贝（尽管可能具有不同的步幅、顺序等）。设置NPY_ARRAY_WRITEBACKIFCOPY标志和arr->base，并将base设置为 READONLY。在调用Py_DECREF之前调用PyArray_ResolveWritebackIfCopy以便将任何更改复制回base并重置 READONLY 标志。

成功返回 0，失败返回-1。

数组标志

PyArrayObject结构的flags属性包含有关数组（由数据成员指向）使用的内存的重要信息。这些标志信息必须保持准确，否则可能会产生奇怪的结果，甚至可能导致段错误。

有 6 个（二进制）标志描述了数据缓冲区所使用的内存区域。这些常量在arrayobject.h中定义，并确定标志的位位置。Python 公开了一个良好的基于属性的接口以及一个类似字典的接口，用于获取（如果合适，则设置）这些标志。

所有种类的内存区域都可以被 ndarray 指向，因此需要这些标志。如果在 C 代码中获得一个随意的PyArrayObject，则需要了解设置的标志。如果需要保证某种类型的数组（例如NPY_ARRAY_C_CONTIGUOUS和NPY_ARRAY_BEHAVED），则将这些要求传递给 PyArray_FromAny 函数。

基本数组标志

一个 ndarray 可以有一个数据段，它不是一个简单的连续的可操作的内存块。它可能与字边界不对齐（在一些平台上非常重要）。它可能以机器不认识的另一种字节顺序存储数据。它可能是不可写的。它可能是以 Fortran 连续的顺序。数组标志用于指示与数组相关联的数据的特性。

在 NumPy 的 1.6 版本及更早版本中，以下标志没有在它们的常量名称中使用 ARRAY 宏命名空间。在 1.7 中，这种常量名称形式已被弃用。

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NPY_ARRAY_C_CONTIGUOUS

数据区域是 C 风格的连续顺序（最后一个索引变化最快）。

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NPY_ARRAY_F_CONTIGUOUS

数据区域是以 Fortran 风格的连续顺序（第一个索引变化最快）。

注意

数组可以同时是 C 风格和 Fortran 风格的连续数组。对于 1 维数组很明显，但对于更高维的数组也可能成立。

即使对于连续的数组，对于给定维度的步幅arr.strides[dim]，如果arr.shape[dim] == 1或数组没有元素，则可能是任意的。对于 C 风格的连续数组或 Fortran 风格的连续数组，一般而言不成立self.strides[-1] == self.itemsize或self.strides[0] == self.itemsize。从 C API 访问数组的itemsize的正确方法是PyArray_ITEMSIZE(arr)。

另请参见

ndarray 的内部内存布局

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NPY_ARRAY_OWNDATA

数据区域归此数组所有。不应手动设置，而是创建一个包装数据的PyObject，并将数组的基设置为该对象。例如，请参见test_mem_policy中的测试。

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NPY_ARRAY_ALIGNED

数据区域和所有数组元素都被适当对齐。

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NPY_ARRAY_WRITEABLE

数据区域可以被写入。

注意上述三个标志被定义为新的、行为良好的数组具有这些标志为真。

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NPY_ARRAY_WRITEBACKIFCOPY

数据区域代表一个（行为良好的）副本，其信息在调用PyArray_ResolveWritebackIfCopy时应传递回原始数据。

这是一个特殊标志，如果这个数组表示一个用户由于在PyArray_FromAny中需要某些标志而制作的副本，那么必须对其他数组进行复制（并且用户要求在这种情况下设置此标志）。 然后基本属性指向“表现不当”的数组（设置为只读）。 PyArray_ResolveWritebackIfCopy将其内容拷贝回“表现不当”的数组（必要时进行转换），并将“表现不当”的数组重置为NPY_ARRAY_WRITEABLE。 如果“表现不当”的数组一开始就不是NPY_ARRAY_WRITEABLE，那么 PyArray_FromAny就会返回一个错误，因为 NPY_ARRAY_WRITEBACKIFCOPY 是不可能的。

PyArray_UpdateFlags（obj，flags）将为 flags 更新 obj->flags，可以是 NPY_ARRAY_C_CONTIGUOUS、NPY_ARRAY_F_CONTIGUOUS、NPY_ARRAY_ALIGNED 或 NPY_ARRAY_WRITEABLE 中的任意一个。

数组标志的组合
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NPY_ARRAY_BEHAVED

NPY_ARRAY_ALIGNED | NPY_ARRAY_WRITEABLE

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NPY_ARRAY_CARRAY

NPY_ARRAY_C_CONTIGUOUS | NPY_ARRAY_BEHAVED

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NPY_ARRAY_CARRAY_RO

NPY_ARRAY_C_CONTIGUOUS | NPY_ARRAY_ALIGNED

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NPY_ARRAY_FARRAY

NPY_ARRAY_F_CONTIGUOUS | NPY_ARRAY_BEHAVED

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NPY_ARRAY_FARRAY_RO

NPY_ARRAY_F_CONTIGUOUS | NPY_ARRAY_ALIGNED

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NPY_ARRAY_DEFAULT

NPY_ARRAY_CARRAY

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NPY_ARRAY_UPDATE_ALL

NPY_ARRAY_C_CONTIGUOUS | NPY_ARRAY_F_CONTIGUOUS | NPY_ARRAY_ALIGNED

类似标志的常量

这些常量用于 PyArray_FromAny（及其宏形式）中，以指定新数组的期望属性。

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NPY_ARRAY_FORCECAST

将其转换为所需类型，即使这样做会导致信息的丢失。

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NPY_ARRAY_ENSURECOPY

确保生成的数组是原始数组的副本。

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NPY_ARRAY_ENSUREARRAY

确保生成的对象是一个实际的 ndarray，而不是一个子类。

标志检查

对于所有这些宏，arr 必须是（或其子类的）PyArray_Type的实例。

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int PyArray_CHKFLAGS( *arr, int flags)

第一个参数 arr 必须是 ndarray 或其子类。参数flags应该是一个整数，包含数组可以具有的可能标志的按位组合: NPY_ARRAY_C_CONTIGUOUS, NPY_ARRAY_F_CONTIGUOUS, NPY_ARRAY_OWNDATA, NPY_ARRAY_ALIGNED, NPY_ARRAY_WRITEABLE, NPY_ARRAY_WRITEBACKIFCOPY。

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int PyArray_IS_C_CONTIGUOUS( *arr)

如果 arr 是 C 风格连续的，则为真。

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int PyArray_IS_F_CONTIGUOUS( *arr)

如果 arr 是 Fortran 风格连续的，则为真。

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int PyArray_ISFORTRAN( *arr)

如果 arr 是 Fortran 风格连续的且不是C 风格连续的，使用PyArray_IS_F_CONTIGUOUS是测试 Fortran 风格连续性的正确方法。

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int PyArray_ISWRITEABLE( *arr)

如果 arr 的数据区可以写入，则为真。

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int PyArray_ISALIGNED( *arr)

如果 arr 的数据区在机器上适当对齐，则为真。

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int PyArray_ISBEHAVED( *arr)

如果 arr 的数据区对齐且可写，并且符合其描述符的机器字节顺序，则为真。

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int PyArray_ISBEHAVED_RO( *arr)

如果 arr 的数据区对齐且符合机器字节顺序，则为真。

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int PyArray_ISCARRAY( *arr)

如果 arr 的数据区是 C 风格连续的，并且PyArray_ISBEHAVED (arr)为 true，则为真。

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int PyArray_ISFARRAY( *arr)

如果 arr 的数据区是 Fortran 风格连续的，并且PyArray_ISBEHAVED (arr)为 true，则为真。

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int PyArray_ISCARRAY_RO( *arr)

如果 arr 的数据区是 C 风格连续的，对齐，并且在机器字节顺序中，则为真。

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int PyArray_ISFARRAY_RO( *arr)

如果 arr 的数据区是 Fortran 风格连续的，对齐，并且在机器字节顺序**中，则为真。

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int PyArray_ISONESEGMENT( *arr)

如果 arr 的数据区由一个（C 风格或 Fortran 风格）连续的段组成，则为真。

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void PyArray_UpdateFlags( *arr, int flagmask)

NPY_ARRAY_C_CONTIGUOUS、NPY_ARRAY_ALIGNED和NPY_ARRAY_F_CONTIGUOUS数组标志可以从数组对象本身“计算”出来。此例程根据flagmask中指定的要求执行所需的计算，更新arr的一个或多个这些标志。

警告

在执行可能导致这些标志发生改变的数组操作时，保持标志的更新是很重要的（可以使用PyArray_UpdateFlags帮助进行更新）。NumPy 中后续依赖于这些标志状态的计算不会重复计算以更新它们。

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int PyArray_FailUnlessWriteable( *obj, const char *name)

如果obj是可写的，则此函数不会执行任何操作并返回 0。如果obj不可写，则引发异常并返回-1。它也可以执行其他一些工作，例如对正在转换为视图的数组发出警告。在向数组写入之前一定要调用此函数。

name是数组的名称，用于提供更好的错误消息。它可以是“分配目标”、“输出数组”或甚至只是“数组”之类的东西。

数组方法替代 API

转换
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*PyArray_GetField( *self, *dtype, int offset)

等价于ndarray.getfield（self，dtype，offset）。该函数窃取一个引用到PyArray_Descr，并使用当前数组中指定offset字节的数据返回给定dtype类型的新数组。新数组类型的offset加 itemsize 必须小于self ->descr->elsize，否则会引发错误。使用与原始数组相同的形状和步幅。因此，该函数的作用类似于从结构化数组中返回字段。但它也可以用于从任何数组类型中选择特定的字节或字节组。

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int PyArray_SetField( *self, *dtype, int offset, *val)

等价于ndarray.setfield（self，val，dtype，offset）。从offset字节处开始，将给定dtype类型的字段设置为val。offset加dtype→elsize 必须小于self→descr→elsize，否则会引发错误。否则，将val参数转换为数组并复制到指向的字段。必要时，将重复val的元素以填充目标数组，但目标数组中的元素数量必须是val中元素数量的整数倍。

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*PyArray_Byteswap( *self, inplace)

等价于ndarray.byteswap（self，inplace）。返回一个数据区域进行字节交换的数组。如果inplace非零，则在原地执行字节交换并返回对自身的引用。否则，创建一个进行字节交换的副本，保持原数组不变。

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*PyArray_NewCopy( *old, order)

等价于ndarray.copy（self，fortran）。复制old数组。返回的数组始终是对齐且可写的，数据解释与旧数组相同。如果order是NPY_CORDER，则返回一个 C 样式连续的数组。如果order是NPY_FORTRANORDER，则返回一个 Fortran 样式连续的数组。如果order是NPY_ANYORDER，那么只有当旧数组是 Fortran 样式连续时，才返回 Fortran 样式连续的数组；否则，就是 C 样式连续的数组。

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*PyArray_ToList( *self)

等同于ndarray.tolist（self）。从self返回一个嵌套的 Python 列表。

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*PyArray_ToString( *self, order)

等同于ndarray.tobytes（self，order）。以 Python 字符串的形式返回这个数组的字节。

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*PyArray_ToFile( *self, FILE *fp, char *sep, char *format)

以 C 风格连续的方式将self的内容写入文件指针fp。如果sep是字符串“”或NULL，则以二进制字节形式写入数据。否则，使用sep字符串作为项分隔符，将self的内容作为文本写入文件。每个项将被打印到文件中。如果format字符串不是NULL或“”，那么它是一个 Python 打印语句格式字符串，显示如何编写这些项。

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int PyArray_Dump( *self, *file, int protocol)

将self中的对象封装为给定的file（可以是字符串或 Python 文件对象）。如果file是 Python 字符串，则被认为是一个文件的名称，然后以二进制模式打开。使用给定的protocol（如果protocol为负值，则使用最高可用级别）。这只是 cPickle.dump(self, file, protocol)的一个简单封装。

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*PyArray_Dumps( *self, int protocol)

将self中的对象封装成 Python 字符串并返回。使用提供的 Pickle protocol（如果protocol为负值，则使用可用的最高级别）。

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int PyArray_FillWithScalar( *arr, *obj)

用给定的标量对象obj填充数组arr。首先将对象转换为arr的数据类型，然后将其复制到每个位置。如果发生错误，返回-1，否则返回 0。

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*PyArray_View( *self, *dtype, *ptype)

等同于ndarray.view（self，dtype）。将数组self作为可能是不同数据类型dtype和不同数组子类ptype的新视图返回。

如果dtype为NULL，则返回的数组将具有与self相同的数据类型。新数据类型必须与self的大小一致。要么项大小必须相同，要么self必须是单段的，总字节数必须相同。在后一种情况下，返回的数组的维度将在最后一个（或对于 Fortran 风格连续数组为第一个）维度上发生变化。返回的数组和self的数据区域完全相同。

形状操作
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*PyArray_Newshape( *self, *newshape, order)

结果将是一个新数组（如果可能的话指向与self相同的内存位置），但形状由newshape给出。如果新形状与self的步幅不兼容，那么将返回一个具有新指定形状的数组的副本。

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*PyArray_Reshape( *self, *shape)

等同于ndarray.reshape（self，shape），其中shape是一个序列。将shape转换为一个PyArray_Dims结构并在内部调用PyArray_Newshape。出于向后兼容性 - 不推荐使用

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*PyArray_Squeeze( *self)

等同于ndarray.squeeze (self)。返回一个从self中去除所有长度为 1 的维度的新视图。

警告

矩阵对象始终是 2 维的。因此，对矩阵子类的数组，PyArray_Squeeze 没有任何效果。

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*PyArray_SwapAxes( *self, int a1, int a2)

等同于ndarray.swapaxes (self, a1, a2)。返回的数组是数据在self中给定轴a1和a2交换后的新视图。

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*PyArray_Resize( *self, *newshape, int refcheck, fortran)

等同于ndarray.resize (self, newshape, refcheck = refcheck, order= fortran )。这个函数只能用于单片段数组。它会改变self的形状并且如果newshape与旧形状的元素总数不同时将重新分配self的内存。如果需要重新分配，则self必须拥有它的数据，有self - >base==NULL，有self - >weakrefs==NULL，且（除非 refcheck 为 0）不被任何其他数组引用。fortran 参数可以是NPY_ANYORDER，NPY_CORDER，或者NPY_FORTRANORDER。它目前没有任何效果。最终它可以用于确定重新调整操作在构建不同维度的数组时如何查看数据。成功时返回 None，错误时返回 NULL。

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*PyArray_Transpose( *self, *permute)

等同于ndarray.transpose (self, permute)。根据数据结构permute重新排列 ndarray 对象self的轴并返回结果。如果permute为NULL，则结果数组的轴被反转。例如，如果self的形状为(10\times20\times30)，并且permute .ptr为(0,2,1)，则结果的形状为(10\times30\times20)。如果permute为NULL，则结果的形状为(30\times20\times10)。

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*PyArray_Flatten( *self, order)

等同于ndarray.flatten (self, order)。返回数组的 1 维拷贝。如果order为NPY_FORTRANORDER，则按 Fortran 顺序扫描元素（第一维变化最快）。如果order为NPY_CORDER，则按 C 顺序扫描self的元素（最后一维变化最快）。如果order为NPY_ANYORDER，则使用PyArray_ISFORTRAN (self)的结果来确定要展平的顺序。

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*PyArray_Ravel( *self, order)

等同于 self.ravel(order)。与 PyArray_Flatten (self, order) 具有相同的基本功能，除非 order 为 0 并且 self 是 C 样式连续的，否则形状会改变，但不会执行复制操作。

项目选择和操作
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*PyArray_TakeFrom( *self, *indices, int axis, *ret, clipmode)

等同于 ndarray.take (self, indices, axis, ret, clipmode)，除了在 Python 中 axis =None 对应的 C 语言中 axis = NPY_MAXDIMS。沿着给定的 axis 提取由整数值 indices 指示的 self 中的项目。clipmode 参数可以是 NPY_RAISE、NPY_WRAP 或 NPY_CLIP，表示如何处理超出边界的索引。ret 参数可以指定一个输出数组，而不是在内部创建一个数组。

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*PyArray_PutTo( *self, *values, *indices, clipmode)

等同于 self.put(values, indices, clipmode )。在相应的（扁平化的）indices 中将 values 放入 self。如果 values 太小，将根据需要重复它。

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*PyArray_PutMask( *self, *values, *mask)

将 values 放入 self 中，其中对应位置（使用扁平化的上下文）在 mask 中为 true。mask 和 self 数组必须具有相同数量的元素。如果 values 太小，将根据需要重复它。

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*PyArray_Repeat( *self, *op, int axis)

等同于 ndarray.repeat (self, op, axis)。沿着给定的 axis 将 self 的元素复制 op 次。op 可以是一个标量整数或者长度为 self ->dimensions[ axis ] 的序列，指示沿着轴重复每个项目的次数。

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*PyArray_Choose( *self, *op, *ret, clipmode)

等同于 ndarray.choose (self, op, ret, clipmode)。根据 self 中的整数值从 op 中的数组序列中选择元素创建一个新数组。这些数组必须都可以广播到相同的形状，而 self 中的条目应该在 0 和 len(op) 之间。输出放在 ret 中，除非它是 NULL，在这种情况下会创建一个新的输出。clipmode 参数确定当 self 中的条目不在 0 和 len(op) 之间时的行为。

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NPY_RAISE

引发 ValueError；

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NPY_WRAP

通过添加 len(op) 包装值 < 0，通过减去 len(op) 包装值 >=len(op)，直到它们在范围内；

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NPY_CLIP

所有值都被剪切到区间 0, len(op) )。

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*PyArray_Sort( *self, int axis, kind)

等同于 [ndarray.sort (self, axis, kind)。返回沿着 axis 排序的 self 的项目数组。数组使用由 kind 指示的算法排序，这是一个指向使用的排序算法类型的整数/枚举。

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*PyArray_ArgSort( *self, int axis)

相当于ndarray.argsort(self, axis)。返回一个索引数组，以便沿给定的axis选择这些索引会返回一个排序后的self。如果self->descr 是带字段定义的数据类型，则会使用 self->descr->names 来确定排序顺序。 当第一个字段相等时，将使用第二个字段，以此类推。要更改结构数组的排序顺序，创建一个具有不同名称顺序的新数据类型，并使用该新数据类型构造数组的视图。

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*PyArray_LexSort( *sort_keys, int axis)

给定一个相同形状的数组序列（sort_keys），返回一个索引数组（类似于PyArray_ArgSort (…)）可按字典顺序排序数组。字典顺序指定当两个键被发现相等时，顺序是基于后续键的比较。对于类型，需要定义一种合并排序（遗留相等条目）。

如果这些数组都被收集到一个结构数组中，那么PyArray_Sort (…)也可以用来直接对数组进行排序。

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*PyArray_SearchSorted( *self, *values, side, *perm)

相当于ndarray.searchsorted(self, values, side, perm)。假设self是按升序排列的一维数组，那么输出就是一个与values相同形状的索引数组，以便按顺序插入values中的元素，将保持self的顺序。不会对self是否按升序进行检查。

side参数指示返回的索引是第一个合适位置的（如果NPY_SEARCHLEFT），还是最后一个的（如果NPY_SEARCHRIGHT）。

如果sorter参数不是NULL，必须是一个与self长度相同的整数索引的一维数组，用于将其按升序排序。这通常是对PyArray_ArgSort (…)的调用结果。二元搜索用于找到所需的插入点。

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int PyArray_Partition( *self, *ktharray, int axis, which)

相当于 ndarray.partition（self、ktharray、axis、kind）。分区数组，使得由ktharray索引的元素的值位于如果数组完全排序后它们应处的位置，并将所有小于 kth 的元素放在 kth 之前，所有等于或大于 kth 的元素放在 kth 之后。所有分区内元素的排序是未定义的。如果self->descr 是具有字段定义的数据类型，则使用 self->descr->names 来确定排序顺序。如果第一个字段相等，则使用第二个字段，依此类推。要更改结构化数组的排序顺序，创建一个字段名称顺序不同的新数据类型，并用这种新数据类型构造数组的视图。成功返回零，失败返回-1。

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*PyArray_ArgPartition( *op, *ktharray, int axis, which)

相当于 ndarray.argpartition（self、ktharray、axis、kind）。返回一个索引数组，这些索引沿着给定的axis选择时会返回self的一个分区版本。

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*PyArray_Diagonal( *self, int offset, int axis1, int axis2)

相当于 ndarray.diagonal（self、offset、axis1、axis2）。返回由axis1和axis2定义的 2 维数组的offset对角线。

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PyArray_CountNonzero( *self)

1.6 版中的新功能。

计数数组对象self中的非零元素数量。

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*PyArray_Nonzero( *self)

相当于 ndarray.nonzero（self）。返回一个索引数组的元组，这些索引数组选取self中的非零元素。如果（nd= PyArray_NDIM（self））==1，则返回一个索引数组。索引数组的数据类型为 NPY_INTP。如果返回的是元组（nd (\neq) 1），则其长度为 nd。

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*PyArray_Compress( *self, *condition, int axis, *out)

相当于 ndarray.compress（self、condition、axis）。返回沿axis的元素，对应于condition中为真的元素。

计算

提示

在 axis 中传入 NPY_MAXDIMS 以达到与在 Python 中传入axis=None（将数组视为一维数组）时获得的同样效果。

注意

out 参数指定结果的放置位置。如果 out 为 NULL，则创建输出数组；否则，输出将放在 out 中，out 必须具有正确的大小和类型。即使 out 不为 NULL，也总是返回对输出数组的新引用。如果 out 不为 NULL，调用此函数的人有责任使用 Py_DECREF out，否则将发生内存泄漏。

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*PyArray_ArgMax( *self, int axis, *out)

相当于ndarray.argmax (self, axis)。返回 self 沿 axis 的最大元素的索引。

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*PyArray_ArgMin( *self, int axis, *out)

相当于ndarray.argmin (self, axis)。返回 self 沿 axis 的最小元素的索引。

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*PyArray_Max( *self, int axis, *out)

相当于ndarray.max (self, axis)。返回 self 沿给定 axis 的最大元素。当结果是单个元素时，返回一个 numpy 标量而不是一个 ndarray。

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*PyArray_Min( *self, int axis, *out)

相当于ndarray.min (self, axis)。返回 self 沿给定 axis 的最小元素。当结果是单个元素时，返回一个 numpy 标量而不是一个 ndarray。

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*PyArray_Ptp( *self, int axis, *out)

相当于ndarray.ptp (self, axis)。返回 self 沿 axis 的最大元素与沿 axis 的最小元素之间的差异。当结果是单个元素时，返回一个 numpy 标量而不是一个 ndarray。

注意

rtype 参数指定了减少应该在其上进行的数据类型。如果数组的数据类型不足以处理输出，则这一点很重要。默认情况下，所有整数数据类型都至少与 NPY_LONG 一样大，用于“add”和“multiply”ufuncs（这些是平均值、和、累加和、乘积和累积乘积函数的基础）。

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*PyArray_Mean( *self, int axis, int rtype, *out)

相当于ndarray.mean (self, axis, rtype)。返回沿给定 axis 的元素的平均值，使用枚举类型 rtype 作为求和时的数据类型。默认求和行为使用 NPY_NOTYPE 作为 rtype。

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*PyArray_Trace( *self, int offset, int axis1, int axis2, int rtype, *out)

相当于ndarray.trace (self, offset, axis1, axis2, rtype)。返回由 axis1 和 axis2 变量定义的 2 维数组的 offset 对角线元素的总和（使用 rtype 作为求和的数据类型）。正偏移选择主对角线上方的对角线。负偏移选择主对角线下方的对角线。

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*PyArray_Clip( *self, *min, *max)

相当于ndarray.clip (self, min, max)。裁剪数组 self，使大于 max 的值固定为 max，小于 min 的值固定为 min。

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*PyArray_Conjugate( *self)

相当于ndarray.conjugate (self)。返回 self 的复共轭。如果 self 不是复数数据类型，则返回一个带有引用的 self。

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*PyArray_Round( *self, int decimals, *out)

等效于ndarray.round (self，decimals，out)。返回将元素四舍五入到最接近小数位的数组。小数位定义为 ((10^{-\textrm{decimals}}) 位，因此负 decimals 导致四舍五入到最接近的 10、100 等。如果 out 为 NULL，则创建输出数组，否则将输出放置在 out 中， out 必须具有正确的大小和类型。

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*PyArray_Std( *self, int axis, int rtype, *out)

等效于ndarray.std (self，axis，rtype)。返回使用沿着 axis 转换为数据类型 rtype 的数据的标准差。

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*PyArray_Sum( *self, int axis, int rtype, *out)

等效于ndarray.sum (self，axis，rtype)。返回 self 沿着 axis 的元素的一维向量和。在将数据转换为数据类型 rtype 后执行求和。

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*PyArray_CumSum( *self, int axis, int rtype, *out)

等效于ndarray.cumsum (self，axis，rtype)。返回 self 沿着 axis 的元素的累积一维和。在将数据转换为数据类型 rtype 后执行求和。

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*PyArray_Prod( *self, int axis, int rtype, *out)

等效于ndarray.prod (self，axis，rtype)。返回 self 沿着 axis 的元素的一维乘积。在将数据转换为数据类型 rtype 后执行乘积。

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*PyArray_CumProd( *self, int axis, int rtype, *out)

等效于ndarray.cumprod （self，axis，rtype）。返回self沿着axis累积乘积的一维数组。在将数据转换为数据类型rtype后执行乘积。

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*PyArray_All( *self, int axis, *out)

等效于ndarray.all (self，axis)。对于由axis定义的self的每个一维子数组，返回具有 True 元素的数组，其中所有元素为 True。

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*PyArray_Any( *self, int axis, *out)

等效于ndarray.any (self, axis)。对于由axis定义的self的每个一维子数组，返回具有 True 元素的数组，其中任何元素为 True。

函数

数组函数
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int PyArray_AsCArray( **op, void *ptr, *dims, int nd, *typedescr)

有时，将多维数组视为 C 风格的多维数组是有用的，以便可以使用 C 的 a[i][j][k] 语法实现算法。此例程返回一个指针，ptr，模拟这种类型的 C 风格数组，用于 1、2 和 3 维 ndarrays。

参数：

  • op – 任何 Python 对象的地址。此 Python 对象将被替换为等效的良好行为的、C 风格的连续的给定数据类型的 ndarray。请确保以这种方式窃取输入对象的引用是合理的。
  • ptr – 一个（1-d 的 ctype*，2-d 的 ctype**，或 3-d 的 ctype***）变量的地址，其中 ctype 是该数据类型的等效 C 类型。在返回时，ptr将作为 1-d，2-d 或 3-d 数组可寻址。
  • dims – 一个包含数组对象形状的输出数组。这个数组给出了任何即将发生的循环的边界。
  • nd – 数组的维度（1、2 或 3）。
  • typedescr – 一个 PyArray_Descr 结构，表示所需的数据类型（包括所需的字节顺序）。该调用将会窃取参数的引用。

注意

对于 2-d 和 3-d 数组，C 风格数组的模拟是不完整的。例如，模拟的指针数组不能传递给期望特定的静态定义的 2-d 和 3-d 数组的子例程。要传递给需要这些类型输入的函数，必须静态定义所需的数组并复制数据。

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int PyArray_Free( *op, void *ptr)

必须与从PyArray_AsCArray返回的相同对象和内存位置一起调用（…）。此函数清理了否则将会泄漏的内存。

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*PyArray_Concatenate( *obj, int axis)

将obj中的对象序列沿着axis合并成单个数组。如果维度或类型不兼容，则会引发错误。

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*PyArray_InnerProduct( *obj1, *obj2)

在obj1和obj2的最后维度上计算一个积和。两个数组都不是共轭的。

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*PyArray_MatrixProduct( *obj1, *obj)

在obj1的最后一个维度和obj2的倒数第二个维度上计算一个积和。对于 2-d 数组而言，这是一个矩阵积。两个数组都不是共轭的。

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*PyArray_MatrixProduct2( *obj1, *obj, *out)

自 1.6 版本新增。

与 PyArray_MatrixProduct 相同，但将结果存储在out中。输出数组必须具有正确的形状、类型，并且是 C 连续的，否则将引发异常。

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*PyArray_EinsteinSum(char *subscripts, nop, **op_in, *dtype, order, casting, *out)

自 1.6 版本新增。

对所提供的数组操作数应用爱因斯坦求和约定，返回一个新数组或将结果放在out中。subscripts中的字符串是索引字母的逗号分隔列表。操作数数量由nop确定，op_in是包含这些操作数的数组。可以使用dtype强制输出的数据类型，可以使用order强制输出的顺序（推荐使用NPY_KEEPORDER），当指定dtype时，casting表示数据转换应该有多宽容。

有关更多细节，请参见einsum函数。

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*PyArray_CopyAndTranspose( *op)

一个仅适用于 2-d 数组的专门的复制和转置函数。返回的数组是op的转置副本。

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*PyArray_Correlate( *op1, *op2, int mode)

计算 1-d 数组op1和op2的 1-d 相关性。相关性是通过将op1乘以op2的一个移位版本并求和来计算的。由于移位，op1和op2定义范围之外所需的值被解释为零。模式确定要返回多少移位：0 - 仅返回不需要假设零值的移位；1 - 返回一个与op1大小相同的对象；2 - 返回所有可能的移位（任何重叠都被接受）。

注意

这不计算通常的相关性：如果 op2 比 op1 大，则会交换参数，并且对于复杂数组，永远不会进行共轭。有关通常的信号处理相关性，请参见 PyArray_Correlate2。

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*PyArray_Correlate2( *op1, *op2, int mode)

更新版本的 PyArray_Correlate，它使用了 1d 数组的常规相关定义。相关性是通过在每个输出点上将op1乘以op2的一个移位版本并求和来计算的。由于移位， op1 和 op2 定义范围之外所需的值被解释为零。模式确定要返回多少移位：0 - 仅返回不需要假设零值的移位；1 - 返回一个与op1大小相同的对象；2 - 返回所有可能的移位（任何重叠都被接受）。

注意

计算 z 如下：

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z[k] = sum_n op1[n] * conj(op2[n+k])
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*PyArray_Where( *condition, *x, *y)

如果x和y都是NULL，那么返回PyArray_Nonzero(condition)。否则，x和y必须都给出且返回的对象的形状与condition相同，并且在condition分别为 True 或 False 时的元素是x和y。

其他函数
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PyArray_CheckStrides(int elsize, int nd, numbytes, const *dims, const *newstrides)

确定newstrides是否是与具有形状dims和元素大小elsize的nd维数组的内存一致的跨度数组。将检查newstrides数组，以查看每个方向跳跃所需的字节数是否会超过numbytes，而numbytes是可用内存段的假定大小。如果numbytes为 0，那么将计算出一个等效的numbytes，假设nd，dims和elsize指的是单段数组。如果newstrides可接受，则返回NPY_TRUE，否则返回NPY_FALSE。

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PyArray_MultiplyList( const *seq, int n)
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int PyArray_MultiplyIntList(int const *seq, int n)

这两个例程都会将n长度的整数数组seq相乘并返回结果。不执行溢出检查。

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int PyArray_CompareLists( const *l1, const *l2, int n)

给定两个长度为n的整数数组l1和l2，如果列表相同，则返回 1；否则，返回 0。

具有对象语义的辅助数据

版本 1.7.0 中的新内容。

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type NpyAuxData

在使用更复杂的由其他 dtype 组成的 dtype（例如 struct dtype）时，创建操作 dtype 的内部循环需要携带额外的数据。NumPy 通过一个 struct NpyAuxData来支持这个想法，要求一些约定，以便可以做到这一点。

定义NpyAuxData类似于在 C++中定义类，但由于 API 是用 C 编写的，因此必须手动跟踪对象语义。以下是使用元素复制函数作为原始函数来双倍元素的函数的示例。

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typedef  struct  {
  NpyAuxData  base;
  ElementCopier_Func  *func;
  NpyAuxData  *funcdata;
}  eldoubler_aux_data;

void  free_element_doubler_aux_data(NpyAuxData  *data)
{
  eldoubler_aux_data  *d  =  (eldoubler_aux_data  *)data;
  /* Free the memory owned by this auxdata */
  NPY_AUXDATA_FREE(d->funcdata);
  PyArray_free(d);
}

NpyAuxData  *clone_element_doubler_aux_data(NpyAuxData  *data)
{
  eldoubler_aux_data  *ret  =  PyArray_malloc(sizeof(eldoubler_aux_data));
  if  (ret  ==  NULL)  {
  return  NULL;
  }

  /* Raw copy of all data */
  memcpy(ret,  data,  sizeof(eldoubler_aux_data));

  /* Fix up the owned auxdata so we have our own copy */
  ret->funcdata  =  NPY_AUXDATA_CLONE(ret->funcdata);
  if  (ret->funcdata  ==  NULL)  {
  PyArray_free(ret);
  return  NULL;
  }

  return  (NpyAuxData  *)ret;
}

NpyAuxData  *create_element_doubler_aux_data(
  ElementCopier_Func  *func,
  NpyAuxData  *funcdata)
{
  eldoubler_aux_data  *ret  =  PyArray_malloc(sizeof(eldoubler_aux_data));
  if  (ret  ==  NULL)  {
  PyErr_NoMemory();
  return  NULL;
  }
  memset(&ret,  0,  sizeof(eldoubler_aux_data));
  ret->base->free  =  &free_element_doubler_aux_data;
  ret->base->clone  =  &clone_element_doubler_aux_data;
  ret->func  =  func;
  ret->funcdata  =  funcdata;

  return  (NpyAuxData  *)ret;
}
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type NpyAuxData_FreeFunc

NpyAuxData 释放函数的函数指针类型。

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type NpyAuxData_CloneFunc

NpyAuxData 克隆函数的函数指针类型。这些函数在错误时不应设置 Python 异常，因为它们可能会在多线程上下文中被调用。

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void NPY_AUXDATA_FREE( *auxdata)

一个宏，适当地调用辅助数据的释放函数，如果 auxdata 为 NULL 则不执行任何操作。

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*NPY_AUXDATA_CLONE( *auxdata)

一个宏，适当地调用辅助数据的克隆函数，返回辅助数据的深层副本。

数组迭代器

自 NumPy 1.6.0 起，这些数组迭代器已被新的数组迭代器NpyIter取代。

数组迭代器是一种快速有效地访问 N 维数组元素的简单方法，如示例所示，该示例提供了关于从 C 中循环遍历数组的此有用方法的更多描述。

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*PyArray_IterNew( *arr)

从数组arr返回一个数组迭代器对象。这相当于arr。flat。数组迭代器对象使得以 C 风格连续方式循环遍历 N 维非连续数组变得容易。

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*PyArray_IterAllButAxis( *arr, int *axis)

返回一个数组迭代器，它将遍历除了axis*之外的所有轴。返回的迭代器不能与PyArray_ITER_GOTO1D一起使用。该迭代器可用于编写类似于 ufunc 的东西，其中最大轴的循环由单独的子例程完成。如果axis为负，则将**axis设置为具有最小步幅的轴，并使用该轴。

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*PyArray_BroadcastToShape( *arr, const *dimensions, int nd)

返回一个广播为按dimensions和nd提供的形状的数组的数组迭代器。

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int PyArrayIter_Check( *op)

如果op是数组迭代器（或数组迭代器类型的子类的实例），则评估为 true。

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void PyArray_ITER_RESET( *iterator)

将iterator重置为数组的开头。

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void PyArray_ITER_NEXT( *iterator)

将iterator的索引和 dataptr 成员递增，指向数组的下一个元素。如果数组不是（C 风格的）连续的，则还要递增 N 维坐标数组。

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void *PyArray_ITER_DATA( *iterator)

数组的当前元素的指针。

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void PyArray_ITER_GOTO( *iterator, *destination)

将iterator的索引、dataptr 和 coordinates 成员设置为由 N 维 C 数组destination指示的数组位置，destination的大小必须至少为iterator->nd_m1+1。

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void PyArray_ITER_GOTO1D( *iterator, index)

将iterator的索引和 dataptr 设置为由整数index指示的位置，该位置指向 C 风格展开的数组中的元素。

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int PyArray_ITER_NOTDONE( *iterator)

只要迭代器尚未遍历所有元素，就将 TRUE 评估为真，否则评估为假。

广播（多迭代器）

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*PyArray_MultiIterNew(int num, ...)

广播的简化接口。此函数接受要进行广播的数组数量，然后获取 num 个额外的 ( PyObject * ) 参数。这些参数将被转换为数组，并创建迭代器。然后在得到的多迭代器对象上调用 PyArray_Broadcast。然后返回产生的广播多迭代器对象。然后可以使用单个循环执行广播操作，并使用 PyArray_MultiIter_NEXT (…)

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void PyArray_MultiIter_RESET( *multi)

重置多迭代器对象 multi 中所有迭代器到开始位置。

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void PyArray_MultiIter_NEXT( *multi)

将多迭代器对象 multi 中的每个迭代器推进到其下一个（广播的）元素。

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void *PyArray_MultiIter_DATA( *multi, int i)

返回多迭代器对象中第 i (^{\textrm{th}}) 迭代器的数据指针。

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void PyArray_MultiIter_NEXTi( *multi, int i)

仅推进第 i (^{\textrm{th}}) 迭代器的指针。

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void PyArray_MultiIter_GOTO( *multi, *destination)

将多迭代器对象 multi 中的每个迭代器推进到给定的 (N) -维度 destination，其中 (N) 是广播数组中的维数。

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void PyArray_MultiIter_GOTO1D( *multi, index)

将多迭代器对象 multi 中的每个迭代器推进到展开广播数组中 index 的相应位置。

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int PyArray_MultiIter_NOTDONE( *multi)

只要多迭代器还没有遍历所有元素（广播结果的元素），它就会评估为 TRUE，否则评估为 FALSE。

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int PyArray_Broadcast( *mit)

此函数封装了广播规则。mit 容器应已包含需要进行广播的所有数组的迭代器。返回时，这些迭代器将被调整，以便同时迭代每个数组可以完成广播。如果发生错误，将返回负数。

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int PyArray_RemoveSmallest( *mit)

此函数接受先前已经“广播”的多迭代器对象，找到在广播结果中具有最小“步幅总和”的维度，并调整所有迭代器，以便在该维度上不进行迭代（实际上使它们在该维度上的长度为 1）。返回相应的维度，除非 mit ->nd 为 0，那么返回 -1 。此函数对构造类似 ufunc 的例程非常有用，这些例程正确广播它们的输入，然后调用该例程的跨步 1-d 版本作为内部循环。此 1-d 版本通常被优化为速度，因此应该沿着不需要大跨度跳跃的轴执行循环。

邻域迭代器

1.4.0 版的新增内容。

邻域迭代器是迭代器对象的子类，可用于迭代某一点的邻域。例如，您可能希望对 3D 图像的每个体素进行迭代，并对每个这样的体素进行超立方体的迭代。邻域迭代器会自动处理边界，因此使得这种代码的编写比手动处理边界容易得多，尽管会稍微增加一些开销。

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*PyArray_NeighborhoodIterNew( *iter, bounds, int mode, *fill_value)

这个函数会根据 iter 当前指向的位置相对地创建一个新的邻域迭代器，bounds 定义了邻域迭代器的形状，mode 参数定义了边界处理模式。

bounds参数应该是一个(2 * iter->ao->nd)的数组，比如范围 bound[2i]->bounds[2i+1]定义了维度 i 上的范围（两个边界都包括在内）。每个维度的边界都应该是有序的（bounds[2i] <= bounds[2i+1]）。

mode 应该是以下之一：

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NPY_NEIGHBORHOOD_ITER_ZERO_PADDING

零填充。超出边界的值将会是 0。

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NPY_NEIGHBORHOOD_ITER_ONE_PADDING

单一填充，超出边界的值将会是 1。

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NPY_NEIGHBORHOOD_ITER_CONSTANT_PADDING

常量填充。超出边界的值将与 fill_value 的第一个项目相同。

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NPY_NEIGHBORHOOD_ITER_MIRROR_PADDING

镜像填充。超出边界的值将会像数组项一样做镜像处理。例如，对于数组 [1, 2, 3, 4]，x[-2] 将会是 2，x[-2] 将会是 1，x[4] 将会是 4，x[5] 将会是 1，依此类推…

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NPY_NEIGHBORHOOD_ITER_CIRCULAR_PADDING

循环填充。超出边界的值将会被看作数组重复的值。例如，对于数组 [1, 2, 3, 4]，x[-2] 将会是 3，x[-2] 将会是 4，x[4] 将会是 1，x[5] 将会是 2，依此类推…

如果 mode 是常量填充（NPY_NEIGHBORHOOD_ITER_CONSTANT_PADDING），fill_value 应该指向一个保存填充值的数组对象（如果数组包含多个项目，第一个项目将是填充值）。对于其他情况，fill_value 可以是 NULL。

  • 迭代器持有对 iter 的引用
  • 失败时返回 NULL（在这种情况下，iter 的引用计数不会改变）
  • iter 本身可以是一个邻域迭代器：这对于自动处理边界很有用。
  • 这个函数返回的对象应该可以安全地用作普通迭代器
  • 如果 iter 的位置被改变，任何对 PyArrayNeighborhoodIter_Next 的后续调用都是未定义行为，并且必须调用 PyArrayNeighborhoodIter_Reset。
  • 如果 iter 的位置不是数据的开头，并且 iter 的底层数据是连续的，那么迭代器会指向数据的开头，而不是 iter 指向的位置。为了避免这种情况，应该在创建迭代器后只移动 iter 到所需位置，并且必须调用 PyArrayNeighborhoodIter_Reset。
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PyArrayIterObject  *iter;
PyArrayNeighborhoodIterObject  *neigh_iter;
iter  =  PyArray_IterNew(x);

/*For a 3x3 kernel */
bounds  =  {-1,  1,  -1,  1};
neigh_iter  =  (PyArrayNeighborhoodIterObject*)PyArray_NeighborhoodIterNew(
  iter,  bounds,  NPY_NEIGHBORHOOD_ITER_ZERO_PADDING,  NULL);

for(i  =  0;  i  <  iter->size;  ++i)  {
  for  (j  =  0;  j  <  neigh_iter->size;  ++j)  {
  /* Walk around the item currently pointed by iter->dataptr */
  PyArrayNeighborhoodIter_Next(neigh_iter);
  }

  /* Move to the next point of iter */
  PyArrayIter_Next(iter);
  PyArrayNeighborhoodIter_Reset(neigh_iter);
}
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int PyArrayNeighborhoodIter_Reset( *iter)

将迭代器位置重置到邻域的第一个点。每当在 PyArray_NeighborhoodIterObject 中给定 iter 参数被改变时，都应该调用这个函数（参见示例）。

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int PyArrayNeighborhoodIter_Next( *iter)

调用此函数后，iter->dataptr 指向邻域的下一个点。在访问邻域的每个点后调用这个函数是未定义的。

数组映射

数组映射是高级索引背后的机制。

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*PyArray_MapIterArray( *a, *index)

使用高级索引来迭代一个数组。

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void PyArray_MapIterSwapAxes( *mit, **ret, int getmap)

交换轴以插入或从插入的形式中取消。MapIter始终将高级（数组）索引放在迭代中的第一位。但如果它们是连续的，它将在返回之前插入/转置它们。这存储为mit->consec != 0（它们被插入的位置）。对于赋值，相反会发生: 要分配的值会被转置（getmap=1而不是getmap=0）。getmap=0和getmap=1会撤消另一个操作。

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void PyArray_MapIterNext( *mit)

此函数需要更新地图迭代器的状态，并将mit->dataptr指向下一个对象的内存位置。

请注意，此函数从不处理额外的操作数，但提供了旧（已公开）API 的兼容性。

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*PyArray_MapIterArrayCopyIfOverlap( *a, *index, int copy_if_overlap, *extra_op)

类似于PyArray_MapIterArray，但有一个额外的copy_if_overlap参数。如果copy_if_overlap != 0，则检查a是否与index中的任何数组以及extra_op有内存重叠，并根据需要进行复制，以避免在迭代过程中修改输入时出现问题。iter->array可能包含一个已复制的数组（设置了 WRITEBACKIFCOPY）。

数组标量

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*PyArray_Return( *arr)

此函数窃取对arr的引用。

此函数检查arr是否为 0 维数组，如果是，则返回适当的数组标量。每当可能返回 0 维数组到 Python 时应使用此函数。

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*PyArray_Scalar(void *data, *dtype, *base)

通过复制从由data指向的内存中返回给定dtype的数组标量对象。如果dtype是void标量，则期望base是拥有数据的数组对象。如果设置了NPY_USE_GETITEM标志，并且知道getitem方法使用arr参数而不检查它是否为NULL，则需要base。否则base可以是NULL。

如果数据不是本机字节顺序（由dtype->byteorder指示），那么此函数将进行字节交换，因为数据总是处于正确的机器字节顺序中。

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*PyArray_ToScalar(void *data, *arr)

从由data指向的内存中复制以及如果arr中的数据不是机器字节顺序则进行交换，返回arr指示的给定dtype的数组标量对象。

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*PyArray_FromScalar( *scalar, *outcode)

从scalar中返回一个由outcode确定类型的 0 维数组，scalar应该是一个数组标量对象。如果outcode为 NULL，则类型从scalar确定。

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void PyArray_ScalarAsCtype( *scalar, void *ctypeptr)

在ctypeptr中返回一个指向数组标量中实际值的指针。没有错误检查，因此scalar必须是一个数组标量对象，而 ctypeptr 必须有足够的空间来容纳正确的类型。

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void PyArray_CastScalarToCtype( *scalar, void *ctypeptr, *outcode)

将数组标量scalar中的数据（转换为outcode指示的数据类型）返回到由ctypeptr指向的内存中（必须足够大以处理传入的内存）。

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*PyArray_TypeObjectFromType(int type)

从类型编号type返回一个标量类型对象。等效于PyArray_DescrFromType (type)->typeobj，除了引用计数和错误检查。成功时返回对类型对象的新引用，失败时返回NULL。

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PyArray_ScalarKind(int typenum, **arr)

详见函数PyArray_MinScalarType，介绍了 NumPy 1.6.0 中引入的另一种机制。

返回由typenum和**arr*（如果arr不是NULL）所代表的标量的种类和数组。假定数组的秩为 0，仅当typenum表示有符号整数时使用arr。如果arr不是NULL并且第一个元素为负数，则返回NPY_INTNEG_SCALAR，否则返回NPY_INTPOS_SCALAR。可能的返回值是NPY_SCALARKIND中的枚举值。

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int PyArray_CanCoerceScalar(char thistype, char neededtype, scalar)

详细了解 NumPy 类型提升的功能PyArray_ResultType，在 NumPy 1.6.0 中更新。

实现标量强制转换的规则。只有当此函数返回非零值时，标量才能从这种类型默默地转换为所需类型。如果标量为NPY_NOSCALAR，则此函数等效于PyArray_CanCastSafely。规则是，相同种类的标量可以强制转换为相同种类的数组。这条规则意味着高精度标量永远不会导致相同种类的低精度数组被向上转换。

数据类型描述符

警告

数据类型对象必须引用计数，因此要注意不同的 C-API 调用对数据类型引用的影响。标准规则是，当返回一个数据类型对象时，这是一个新引用。接受 PyArray_Descr*对象并返回数组的函数会窃取对其输入数据类型的引用，除非另有说明。因此，您必须拥有作为此类函数输入的任何数据类型对象的引用。

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int PyArray_DescrCheck( *obj)

如果obj是数据类型对象（PyArray_Descr*），则评估为真。

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*PyArray_DescrNew( *obj)

返回从obj（如果有 fields 字典，则更新引用）复制的新数据类型对象。

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*PyArray_DescrNewFromType(int typenum)

从内置（或用户注册）的数据类型中创建一个新的数据类型对象，指示typenum。所有内置类型不应更改其任何字段。这将创建PyArray_Descr结构的一个新副本，以便您可以适当地填入它。这个函数对于需要在数组构造中具有新 elsize 成员的灵活数据类型尤为重要。

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*PyArray_DescrNewByteorder( *obj, char newendian)

创建一个新的数据类型对象，其中字节顺序按照newendian设置。所有引用的数据类型对象（在数据类型对象的 subdescr 和 fields 成员中）也会进行更改（递归）。

newendian的值是以下这些宏之一：

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NPY_IGNORE
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NPY_SWAP
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NPY_NATIVE
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NPY_LITTLE
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NPY_BIG

如果遇到NPY_IGNORE的字节顺序，它将保持不变。如果 newendian 为NPY_SWAP，则会交换所有字节顺序。其他有效的 newendian 值为NPY_NATIVE、NPY_LITTLE和NPY_BIG，它们都会导致返回的数据类型描述符（以及所有引用的数据类型描述符）具有相应的字节顺序。

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*PyArray_DescrFromObject( *op, *mintype)

从对象op（应为“嵌套”序列对象）和最小数据类型描述符 mintype（可以为NULL）确定合适的数据类型对象。行为类似于 array(op).dtype。不要将此函数与PyArray_DescrConverter混淆。该函数主要查看（嵌套）序列中的所有对象，并根据找到的元素确定数据类型。

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*PyArray_DescrFromScalar( *scalar)

从数组标量对象返回一个数据类型对象。不会检查scalar是否为数组标量。如果无法确定合适的数据类型，则默认返回一个NPY_OBJECT数据类型。

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*PyArray_DescrFromType(int typenum)

返回与typenum相对应的数据类型对象。typenum可以是枚举类型之一，用于枚举类型之一的字符代码，或用户定义的类型。如果要使用可变大小数组，则需要flexible typenum并将结果elsize参数设置为所需的大小。typenum 是NPY_TYPES之一。

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int PyArray_DescrConverter( *obj, **dtype)

将任何兼容的 Python 对象obj转换为数据类型对象在dtype中。大量 Python 对象可以转换为数据类型对象。有关完整描述，请参见数据类型对象（dtype）。此转换器的版本将 None 对象转换为NPY_DEFAULT_TYPE数据类型对象。此函数可与 PyArg_ParseTuple 处理中的“O&”字符代码一起使用。

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int PyArray_DescrConverter2( *obj, **dtype)

将任何兼容的 Python 对象obj转换为dtype中的数据类型对象。此转换器的版本将 None 对象转换为返回的数据类型为NULL。此函数也可与 PyArg_ParseTuple 处理中的“O&”字符一起使用。

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int Pyarray_DescrAlignConverter( *obj, **dtype)

与PyArray_DescrConverter类似，但它会将类似于 C 结构的对象与编译器对齐在字边界上。

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int Pyarray_DescrAlignConverter2( *obj, **dtype)

与PyArray_DescrConverter2类似，但它将 C 结构对象与编译器一样对齐到字边界。

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*PyArray_FieldNames( *dict)

获取字段字典 dict，例如附加到数据类型对象的字典，并构造一个字段名称的有序列表，例如存储在PyArray_Descr对象的 names 字段中。

转换工具

用于 PyArg_ParseTuple

所有这些函数都可以在 PyArg_ParseTuple (…) 中使用“O&”格式说明符，自动将任何 Python 对象转换为所需的 C 对象。所有这些函数如果成功则返回NPY_SUCCEED，如果失败则返回NPY_FAIL。所有这些函数的第一个参数是一个 Python 对象。第二个参数是要将 Python 对象转换为的 C 类型的 address。

警告

确保理解在使用这些转换函数时应该采取哪些步骤来管理内存。这些函数可能需要释放内存，并且/或者根据您的使用情况更改特定对象的引用计数。

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int PyArray_Converter( *obj, **address)

将任何 Python 对象转换为PyArrayObject。如果 PyArray_Check （obj）为真，则增加其引用计数并将引用放入 address 中。如果 obj 不是数组，则使用 PyArray_FromAny 将其转换为数组。无论返回什么，当完成后你必须在 address 中减少此函数返回的对象的引用计数。

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int PyArray_OutputConverter( *obj, **address)

这是给定给函数的输出数组的默认转换器。如果 obj 是Py_None或 NULL，那么 *address 将为 NULL 但调用将成功。如果 PyArray_Check （obj）为真，则在不增加其引用计数的情况下将其返回到 *address 中。

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int PyArray_IntpConverter( *obj, *seq)

将任何小于NPY_MAXDIMS的 Python 序列 obj 转换为npy_intp的 C 数组。Python 对象也可以是单个数字。seq 变量是一个具有成员 ptr 和 len 的结构体指针。成功返回时，seq ->ptr 包含必须通过调用 PyDimMem_FREE 来释放内存以避免内存泄漏的内存指针。对内存大小的限制使得可以方便地将此转换器用于预期被解释为数组形状的序列。

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int PyArray_BufferConverter( *obj, *buf)

把任何 Python 对象 obj，具有（单段）缓冲区接口的，转换为具有详细描述对象内存块使用情况的成员的变量。buf 变量是指向具有 base、ptr、len 和 flags 成员的结构体的指针。PyArray_Chunk 结构体在 32 位平台上通过其 len 成员和 64 位平台上的 ptr 成员与 Python 的缓冲区对象二进制兼容。返回时，base 成员设置为 obj（或其基类，如果 obj 已经是指向另一个对象的缓冲区对象）。如果需要保留内存，请确保增加 base 成员的引用计数。内存块由 buf->ptr 成员指向，并且长度为 buf->len。 buf 的 flags 成员是 NPY_ARRAY_ALIGNED，如果 obj 具有可写的缓冲区接口，则设置NPY_ARRAY_WRITEABLE 标志。

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int PyArray_AxisConverter( *obj, int *axis)

将 Python 对象 obj 表示的轴参数转换为传递给接受整数轴的函数的正确值。具体来说，如果 obj 是 None，则 axis 设置为NPY_MAXDIMS，这由接受轴参数的 C-API 函数正确解释。

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int PyArray_BoolConverter( *obj, *value)

把任何 Python 对象 obj 转换为 NPY_TRUE 或 NPY_FALSE，并将结果放入 value 中。

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int PyArray_ByteorderConverter( *obj, char *endian)

将 Python 字符串转换为对应的字节顺序字符：‘>’、‘<’、‘s’、‘=’ 或 ‘|’。

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int PyArray_SortkindConverter( *obj, *sort)

将 Python 字符串转换为其中之一的NPY_QUICKSORT（以‘q’或‘Q’开头），NPY_HEAPSORT（以‘h’或‘H’开头），NPY_MERGESORT（以‘m’或‘M’开头）或 NPY_STABLESORT （以‘t’或‘T’开头）。NPY_MERGESORT和 NPY_STABLESORT 是为了向后兼容而彼此别名，并且基于数据类型可能指代多种稳定的排序算法之一。

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int PyArray_SearchsideConverter( *obj, *side)

将 Python 字符串转换为其中之一的NPY_SEARCHLEFT（以‘l’或‘L’开头），或NPY_SEARCHRIGHT（以‘r’或‘R’开头）。

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int PyArray_OrderConverter( *obj, *order)

将 Python 字符串 ‘C’、‘F’、‘A’ 和 ‘K’ 转换为 NPY_ORDER 枚举NPY_CORDER、NPY_FORTRANORDER、NPY_ANYORDER 和 NPY_KEEPORDER。

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int PyArray_CastingConverter( *obj, *casting)

将 Python 字符串‘no’、‘equiv’、‘safe’、‘same_kind’和‘unsafe’转换为NPY_CASTING 枚举NPY_NO_CASTING、NPY_EQUIV_CASTING、NPY_SAFE_CASTING、NPY_SAME_KIND_CASTING和NPY_UNSAFE_CASTING。

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int PyArray_ClipmodeConverter( *object, *val)

将 Python 字符串‘clip’、‘wrap’和‘raise’转换为NPY_CLIPMODE 枚举 NPY_CLIP、NPY_WRAP和NPY_RAISE。

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int PyArray_ConvertClipmodeSequence( *object, *modes, int n)

将一系列剪裁模式或单个剪裁模式转换为NPY_CLIPMODE值的 C 数组。在调用此函数之前必须知道剪裁模式n的数量。为了帮助函数允许每个维度选择不同的剪裁模式，提供了此函数。

其他转换
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int PyArray_PyIntAsInt( *op)

将所有类型的 Python 对象（包括数组和数组标量）转换为标准整数。发生错误时返回-1 并设置异常。您可能会发现宏有用：

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#define error_converting(x) (((x) == -1) && PyErr_Occurred())
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PyArray_PyIntAsIntp( *op)

将所有类型的 Python 对象（包括数组和数组标量）转换为（平台指针大小的）整数。发生错误时返回-1 并设置异常。

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int PyArray_IntpFromSequence( *seq, *vals, int maxvals)

将传入的任何 Python 序列（或单个 Python 数字）seq 转换为（最多）maxvals 个指针大小的整数，并将它们放入 vals 数组中。由于转换对象的数量会返回，所以序列可以比 maxvals 小。

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int PyArray_TypestrConvert(int itemsize, int gentype)

将类型字符串字符（带 itemsize）转换为基本的枚举数据类型。识别并转换了符号和无符号整数、浮点数和复数浮点数对应的类型字符串字符。返回其他值的 gentype。例如，此函数可用于将字符串‘f4’转换为NPY_FLOAT32。

杂项

导入 API

为了从另一个扩展模块中使用 C-API，必须调用import_array函数。如果扩展模块是一个单独的.c 文件，那么只需要做这些。然而，如果扩展模块涉及需要 C-API 的多个文件，则必须采取一些额外的步骤。

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void import_array(void)

必须在将使用 C-API 的模块的初始化部分中调用此函数。它将导入存储函数指针表的模块，并将正确的变量指向它。

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PY_ARRAY_UNIQUE_SYMBOL
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NO_IMPORT_ARRAY

使用这些 #defines，你可以在单个扩展模块的多个文件中使用 C-API。在每个文件中，你必须将 PY_ARRAY_UNIQUE_SYMBOL 定义为一个将保存 C-API 的名称（例如 myextension_ARRAY_API）。这必须在包含 numpy/arrayobject.h 文件之前完成。在模块初始化例程中，你调用 import_array。此外，在没有模块初始化子例程的文件中，在包含 numpy/arrayobject.h 之前定义 NO_IMPORT_ARRAY。

假设我有两个文件 coolmodule.c 和 coolhelper.c 需要编译并链接成一个单独的扩展模块。假设 coolmodule.c 包含所需的 initcool 模块初始化函数（调用了 import_array() 函数）。那么，coolmodule.c 将包含如下内容：

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#define PY_ARRAY_UNIQUE_SYMBOL cool_ARRAY_API
#include numpy/arrayobject.h

另一方面，coolhelper.c 将包含如下内容：

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#define NO_IMPORT_ARRAY
#define PY_ARRAY_UNIQUE_SYMBOL cool_ARRAY_API
#include numpy/arrayobject.h

你也可以将常见的最后两行放入扩展本地标头文件中，只要确保在包含该文件之前定义了 NO_IMPORT_ARRAY。

在内部，这些 #defines 的工作原理如下：

  • 如果两者都未定义，则 C-API 被声明为 static void**，因此它只能在包含 numpy/arrayobject.h 的编译单元中可见。
  • 如果 PY_ARRAY_UNIQUE_SYMBOL 被 #defined，但 NO_IMPORT_ARRAY 没有被定义，那么 C-API 被声明为 void**，以便它也可见于其他编译单元。
  • 如果 NO_IMPORT_ARRAY 被 #defined，无论 PY_ARRAY_UNIQUE_SYMBOL 是否被定义，C-API 被声明为 extern void**，因此预计将在另一个编译单元中定义。
  • 每当 PY_ARRAY_UNIQUE_SYMBOL 被 #defined 时，它也会更改保存 C-API 的变量名称（默认为 PyArray_API）为宏所定义的任何内容。
检查 API 版本

因为 Python 扩展在大多数平台上不像通常的库那样被使用，所以一些错误不能在构建时甚至运行时自动检测到。例如，如果您使用仅适用于 numpy >= 1.3.0 的函数构建扩展，然后稍后使用 numpy 1.2 导入扩展，您将不会得到导入错误（但几乎肯定在调用该函数时会导致段错误）。这就是为什么提供了几个函数来检查 numpy 版本。宏NPY_VERSION和NPY_FEATURE_VERSION对应于用于构建扩展的 numpy 版本，而函数PyArray_GetNDArrayCVersion和PyArray_GetNDArrayCFeatureVersion返回的版本对应于运行时 numpy 的版本。

ABI 和 API 兼容性的规则可以总结如下：

  • 每当NPY_VERSION != PyArray_GetNDArrayCVersion()时，扩展都必须重新编译（ABI 不兼容性）。
  • NPY_VERSION == PyArray_GetNDArrayCVersion()，而NPY_FEATURE_VERSION <= PyArray_GetNDArrayCFeatureVersion()意味着向后兼容的更改。

ABI 不兼容性在每个 numpy 版本中都会自动检测到。API 不兼容性检测在 numpy 1.4.0 中添加。如果您希望支持许多不同的 numpy 版本，使用一个扩展二进制文件，您必须尽可能以最低的NPY_FEATURE_VERSION构建您的扩展。

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NPY_VERSION

ndarray 对象的当前版本（检查此变量是否定义以确保正在使用numpy/arrayobject.h头文件）。

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NPY_FEATURE_VERSION

C-API 的当前版本。

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unsigned int PyArray_GetNDArrayCVersion(void)

这只是返回值NPY_VERSION。每当 ABI 级别发生向后不兼容的更改时，NPY_VERSION会发生变化。然而，因为它在 C-API 中，比较此函数的输出与当前头文件中定义的值可以测试 C-API 是否已更改，从而需要重新编译使用 C-API 的扩展模块。这在函数import_array中自动检查。

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unsigned int PyArray_GetNDArrayCFeatureVersion(void)

版本 1.4.0 中的新功能。

这只是返回值NPY_FEATURE_VERSION。当 API 变化时（例如，添加了一个函数），NPY_FEATURE_VERSION会发生变化。改变的值并不总是需要重新编译。

内部灵活性
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int PyArray_SetNumericOps( *dict)

NumPy 存储了一个内部的 Python 可调用对象表，用于为数组实现算术运算以及某些数组计算方法。此函数允许用户用自己的版本替换任何或所有这些 Python 对象。字典dict的键是要替换的命名函数，配对值是要使用的 Python 可调用对象。应谨慎处理要用于替换内部数组操作的函数，不要自己回调该内部数组操作（除非你已经设计了该函数来处理），否则可能会导致未检查的无限递归（可能导致程序崩溃）。可以替换表示操作的关键名称是：

添加，减去，乘以，除以，余数，幂，平方，倒数，ones_like，sqrt，负数，正数，绝对值，倒数，左移，右移，按位与，按位异或，按位或，小于，小于等于，等于，不等于，大于，大于等于，地板除，真除，逻辑或，逻辑与，地板，上取整，最大值，最小值，rint。

这些函数包含在此处是因为它们至少在数组对象的方法中使用一次。如果要分配的其中一个对象不可调用，则函数返回-1（而不设置 Python 错误）。

自版本 1.16 开始已过时。

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*PyArray_GetNumericOps(void)

返回一个包含存储在内部算术运算表中的可调用 Python 对象的 Python 字典。此字典的键在PyArray_SetNumericOps的解释中给出。

自版本 1.16 开始已过时。

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void PyArray_SetStringFunction( *op, int repr)

此函数允许您将数组对象的 tp_str 和 tp_repr 方法更改为任何 Python 函数。因此，您可以更改 Python 调用时对所有数组进行 str(arr)或 repr(arr)的操作。要调用的函数传递为op。如果repr非零，则将在 repr(arr)中调用此函数，否则将在 str(arr)中调用此函数。不执行有关op是否可调用的检查。传递给op的可调用对象应期望一个数组参数，并应返回要打印的字符串。

内存管理
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char *PyDataMem_NEW(size_t nbytes)
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void PyDataMem_FREE(char *ptr)
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char *PyDataMem_RENEW(void *ptr, size_t newbytes)

用于分配，释放和重新分配内存的宏。这些宏在内部用于创建数组。

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*PyDimMem_NEW(int nd)
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void PyDimMem_FREE(char *ptr)
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*PyDimMem_RENEW(void *ptr, size_t newnd)

用于分配，释放和重新分配维度和步幅内存的宏。

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void *PyArray_malloc(size_t nbytes)
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void PyArray_free(void *ptr)
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void *PyArray_realloc( *ptr, size_t nbytes)

这些宏使用不同的内存分配器，取决于常量NPY_USE_PYMEM。当NPY_USE_PYMEM为 0 时，使用系统 malloc，如果NPY_USE_PYMEM为 1，则使用 Python 内存分配器。

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NPY_USE_PYMEM
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int PyArray_ResolveWritebackIfCopy( *obj)

如果obj->flags具有NPY_ARRAY_WRITEBACKIFCOPY，则此函数会清除标志，减少obj->base的引用计数并使其可写，并将obj->base设置为 NULL。然后将obj->data复制到obj->base->data，并返回复制操作的错误状态。这与PyArray_SetWritebackIfCopyBase的相反操作。通常，在完成obj后及时调用此函数，就在Py_DECREF(obj)之前。可以多次调用此函数，或使用NULL输入。另请参见PyArray_DiscardWritebackIfCopy。

如果未执行任何操作，则返回 0；发生错误，则返回-1；执行操作，则返回 1。

线程支持

这些宏仅在扩展模块的编译期间，当NPY_ALLOW_THREADS评估为 True 时才有意义。否则，这些宏等同于空格。Python 为每个 Python 进程使用了单个全局解释器锁（Global Interpreter Lock，GIL），因此一次只能执行一个线程（即使在多 CPU 的机器上）。在调用需要一段时间计算的编译函数时（且不对其他线程产生副作用，如更新全局变量），GIL 应该被释放，以便其他 Python 线程可以在执行耗时计算时运行。这可以通过两组宏来实现。通常，如果在代码块中使用一组宏，那么同一代码块中必须使用所有宏。当前，NPY_ALLOW_THREADS被定义为 Python 定义的WITH_THREADS常量，除非设置环境变量NPY_NOSMP，在这种情况下，NPY_ALLOW_THREADS被定义为 0。

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NPY_ALLOW_THREADS
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WITH_THREADS
组 1

此组用于调用可能需要一些时间但不使用任何 Python C-API 调用的代码。因此，在计算其过程中应释放 GIL。

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NPY_BEGIN_ALLOW_THREADS

等效于Py_BEGIN_ALLOW_THREADS，只是它使用NPY_ALLOW_THREADS来确定是否将宏替换为空格。

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NPY_END_ALLOW_THREADS

等效于Py_END_ALLOW_THREADS，只是它使用NPY_ALLOW_THREADS来确定是否将宏替换为空格。

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NPY_BEGIN_THREADS_DEF

放置在变量声明区域。此宏设置存储 Python 状态所需的变量。

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NPY_BEGIN_THREADS

放置在不需要 Python 解释器的代码之前（没有 Python C-API 调用）。此宏保存 Python 状态并释放 GIL。

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NPY_END_THREADS

放在不需要 Python 解释器的代码之后。此宏获取 GIL 并从保存的变量恢复 Python 状态。

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void NPY_BEGIN_THREADS_DESCR( *dtype)

仅当dtype不包含可能在循环执行期间需要 Python 解释器的任意 Python 对象时，才释放 GIL 是有用的。

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void NPY_END_THREADS_DESCR( *dtype)

在使用此宏的 BEGIN 形式释放 GIL 的情况下，有用于重新获得 GIL。

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void NPY_BEGIN_THREADS_THRESHOLDED(int loop_size)

仅当loop_size超过最小阈值（当前设置为 500）时才释放 GIL 是有用的。应该与NPY_END_THREADS配对以重新获得 GIL。

第 2 组

此组用于在释放后重新获取 Python GIL。例如，假设已释放 GIL（使用前面的调用），然后代码中的某些路径（可能在不同的子例程中）需要使用 Python C-API，则这些宏对获取 GIL 很有用。这些宏基本上完成了前三个的反向操作（获取锁并保存其状态），然后使用保存的状态重新释放它。

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NPY_ALLOW_C_API_DEF

放在变量声明区域以设置必要的变量。

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NPY_ALLOW_C_API

放在需要调用 Python C-API 的代码之前（已知 GIL 已被释放时）。

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NPY_DISABLE_C_API

放在需要调用 Python C-API（以重新释放 GIL）的代码之后。

提示

在线程支持宏后面永远不要使用分号。

优先级
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NPY_PRIORITY

数组的默认优先级。

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NPY_SUBTYPE_PRIORITY

默认子类型优先级。

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NPY_SCALAR_PRIORITY

默认标量优先级（非常小）

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double PyArray_GetPriority( *obj, double def)

返回obj或def的__array_priority__属性（转换为 double），如果不存在该名称的属性，则返回。对于类型为PyArray_Type的对象，提供了避免属性查找的快速返回。

默认缓冲区
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NPY_BUFSIZE

用户可设置内部缓冲区的默认大小。

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NPY_MIN_BUFSIZE

用户可设置内部缓冲区的最小大小。

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NPY_MAX_BUFSIZE

用户可设置缓冲区的最大大小。

其他常数
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NPY_NUM_FLOATTYPE

浮点类型的数量

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NPY_MAXDIMS

数组中允许的最大维数。

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NPY_MAXARGS

可在函数中使用的最大数组参数数。

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NPY_FALSE

对于 Bool 使用定义为 0。

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NPY_TRUE

对于 Bool 使用定义为 1。

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NPY_FAIL

在PyArg_ParseTuple-like 函数中使用“O&”语法调用的失败转换器函数的返回值。

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NPY_SUCCEED

在PyArg_ParseTuple-like 函数中使用“O&”语法调用的成功转换器函数的返回值。

杂项宏
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int PyArray_SAMESHAPE( *a1, *a2)

如果数组a1和a2具有相同的形状，则为 True。

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PyArray_MAX(a, b)

返回a和b的最大值。如果(a)或(b)是表达式，则它们将被评估两次。

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PyArray_MIN(a, b)

返回a和b的最小值。如果(a)或(b)是表达式，则它们将被评估两次。

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PyArray_CLT(a, b)
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PyArray_CGT(a, b)
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PyArray_CLE(a, b)
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PyArray_CGE(a, b)
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PyArray_CEQ(a, b)
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PyArray_CNE(a, b)

使用 NumPy 定义的排序方式，实现两个复数（具有实部和虚部成员的结构）之间的复杂比较，即词典排序：首先比较实部，然后比较复数部分（如果实部相等）。

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PyArray_REFCOUNT( *op)

返回任何 Python 对象的引用计数。

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void PyArray_DiscardWritebackIfCopy( *obj)

如果obj->flags标有NPY_ARRAY_WRITEBACKIFCOPY，则此函数会清除标志，DECREF obj->base 使其可写，并将obj->base设置为 NULL。与PyArray_ResolveWritebackIfCopy相比，它不会尝试从obj->base复制数据。这会撤销PyArray_SetWritebackIfCopyBase。通常在错误发生后，当你已经完成对obj的操作时，在Py_DECREF(obj)之前调用此函数。可以多次调用，或者使用NULL输入。

枚举类型
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enum NPY_SORTKIND

一个特殊的变量类型，可以采用不同的值来指示正在使用的排序算法。

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enumerator NPY_QUICKSORT
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enumerator NPY_HEAPSORT
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enumerator NPY_MERGESORT
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enumerator NPY_STABLESORT

用作NPY_MERGESORT的别名，反之亦然。

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enumerator NPY_NSORTS

定义为排序数目。由于向后兼容性的需要，它固定为三个，因此 NPY_MERGESORT 和 NPY_STABLESORT 相互别名，并可以引用多个稳定排序算法中的一个，具体取决于数据类型。

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enum NPY_SCALARKIND

一个特殊的变量类型，指示在确定标量强制转换规则时区分的标量“种类”的数量。此变量可以采用以下值：

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enumerator NPY_NOSCALAR
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enumerator NPY_BOOL_SCALAR
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enumerator NPY_INTPOS_SCALAR
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enumerator NPY_INTNEG_SCALAR
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enumerator NPY_FLOAT_SCALAR
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enumerator NPY_COMPLEX_SCALAR
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enumerator NPY_OBJECT_SCALAR
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enumerator NPY_NSCALARKINDS

定义为标量种类的数量（不包括NPY_NOSCALAR）。

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enum NPY_ORDER

一个枚举类型，指示应如何解释数组的元素顺序。当创建全新的数组时，通常只使用NPY_CORDER和NPY_FORTRANORDER，而当提供一个或多个输入时，顺序可以基于它们。

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enumerator NPY_ANYORDER

如果所有输入都是 Fortran，则为 Fortran 顺序，否则为 C。

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enumerator NPY_CORDER

C 顺序。

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enumerator NPY_FORTRANORDER

Fortran 顺序。

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enumerator NPY_KEEPORDER

尽可能接近输入顺序的顺序，即使输入既不是 C 顺序也不是 Fortran 顺序。

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enum NPY_CLIPMODE

一个变量类型，指示在某些函数中应用的剪裁类型。

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enumerator NPY_RAISE

大多数操作的默认值，如果索引越界则引发异常。

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enumerator NPY_CLIP

如果索引越界，则将其剪裁到有效范围内。

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enumerator NPY_WRAP

如果索引越界，则将其包装到有效范围内。

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enum NPY_SEARCHSIDE

一个变量类型，指示返回的索引是第一个合适位置的（如果是NPY_SEARCHLEFT）还是最后一个的（如果是NPY_SEARCHRIGHT）。

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enumerator NPY_SEARCHLEFT
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enumerator NPY_SEARCHRIGHT
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enum NPY_SELECTKIND

一个变量类型，指示正在使用的选择算法。

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enumerator NPY_INTROSELECT
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enum NPY_CASTING

自 1.6 版引入。

枚举类型，指示数据转换应该多么宽松。这由 NumPy 1.6 中添加的迭代器使用，并计划在未来版本中更广泛地使用。

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enumerator NPY_NO_CASTING

只允许相同类型的转换。

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enumerator NPY_EQUIV_CASTING

允许相同和涉及字节交换的类型转换。

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enumerator NPY_SAFE_CASTING

只允许不会导致值四舍五入、截断或以其他方式改变的转换。

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enumerator NPY_SAME_KIND_CASTING

允许任何安全的类型转换，以及相同类型的类型转换。例如，float64 -> float32 的转换符合此规则。

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enumerator NPY_UNSAFE_CASTING

允许任何类型的转换，无论可能发生什么样的数据丢失。

数组结构和数据访问

这些宏访问 PyArrayObject 结构成员，并在 ndarraytypes.h 中定义。输入参数 arr 可以是任何可直接解释为 PyArrayObject*（任何 PyArray_Type 及其子类型的实例）的 PyObject*。

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int PyArray_NDIM( *arr)

数组中的维度数。

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int PyArray_FLAGS( *arr)

返回表示 数组标志 的整数。

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int PyArray_TYPE( *arr)

返回此数组元素的（内置）类型编号。

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int PyArray_SETITEM( *arr, void *itemptr, *obj)

将 obj 转换并将其放置在 arr 中，位置由 itemptr 指向。如果发生错误则返回 -1，成功返回 0。

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void PyArray_ENABLEFLAGS( *arr, int flags)

版本 1.7 中的新功能。

启用指定的数组标志。此函数不进行验证，并假定您知道自己在做什么。

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void PyArray_CLEARFLAGS( *arr, int flags)

版本 1.7 中的新功能。

清除指定的数组标志。此函数不进行验证，并假定您知道自己在做什么。

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void *PyArray_DATA( *arr)
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char *PyArray_BYTES( *arr)

这两个宏很相似，并获取数组数据缓冲区的指针。第一个宏可以（也应该）分配给特定指针，而第二个用于通用处理。如果您没有保证数组是连续和/或对齐的，请确保了解如何访问数组中的数据，以避免内存和/或对齐问题。

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*PyArray_DIMS( *arr)

返回指向数组的维度/形状的指针。元素数量与数组的维度数相匹配。对于 0 维数组，可能返回 NULL。

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*PyArray_SHAPE( *arr)

版本 1.7 中的新功能。

与 PyArray_DIMS 同义，命名以与 Python 中的 shape 用法一致。

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*PyArray_STRIDES( *arr)

返回指向数组步幅的指针。元素数量与数组的维度数相匹配。

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PyArray_DIM( *arr, int n)

在n (^{\textrm{th}}) 维度中返回形状。

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PyArray_STRIDE( *arr, int n)

返回n (^{\textrm{th}}) 维度中的步幅。

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PyArray_ITEMSIZE( *arr)

返回此数组元素的项大小。

注意，在版本 1.7 中已弃用的旧 API 中，此函数的返回类型为 int。

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PyArray_SIZE( *arr)

返回数组的总大小（元素数）。

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PyArray_Size( *obj)

如果 obj 不是 ndarray 的子类，则返回 0。否则，返回数组中的元素总数。PyArray_SIZE (obj) 的更安全版本。

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PyArray_NBYTES( *arr)

返回数组消耗的总字节数。

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*PyArray_BASE( *arr)

返回数组的基本对象。在大多数情况下，这意味着数组指向的内存的所有者对象。

如果你正在使用 C API 构建数组，并指定自己的内存，你应该使用函数PyArray_SetBaseObject来将基础设置为一个拥有该内存的对象。

如果设置了NPY_ARRAY_WRITEBACKIFCOPY标志，则其含义不同，即基本是当前数组将在复制解析时复制到的数组。这两个函数的基本属性的重载可能会在 NumPy 的将来版本中更改。

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*PyArray_DESCR( *arr)

返回数组的 dtype 属性的借用引用。

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*PyArray_DTYPE( *arr)

自 NumPy 版本 1.7 起新增。

PyArray_DESCR 的同义词，命名为与 Python 中的 ‘dtype’ 用法一致。

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*PyArray_GETITEM( *arr, void *itemptr)

从 ndarray arr 的位置指针 itemptr 获取内置类型的 Python 对象。失败时返回 NULL。

numpy.ndarray.item 与 PyArray_GETITEM 完全相同。

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int PyArray_FinalizeFunc( *arr, *obj)

PyCapsule __array_finalize__ 所指向的函数。第一个参数是新创建的子类型。第二个参数（如果不为 NULL）是“父”数组（如果数组是使用切片或某些其他操作创建的，则存在一个明显可区分的父数组）。此例程可以执行任何操作。错误时应返回 -1，否则返回 0。

数据访问

这些函数和宏提供了从 C 语言访问 ndarray 元素的简便方法。这对所有数组都有效。但是，如果数组中的数据不是机器字节顺序、未对齐或不可写入，你可能需要小心访问数组中的数据。换句话说，一定要尊重标志的状态，除非你知道自己在做什么，或者之前已经通过PyArray_FromAny确保了可写入、对齐且处于机器字节顺序的数组。如果你希望处理所有类型的数组，每种类型的 copyswap 函数对于处理不规范的数组非常有用。某些平台（例如 Solaris）不喜欢未对齐的数据，并且如果你对未对齐的指针进行解引用，它们将崩溃。其他平台（例如 x86 Linux）在处理未对齐的数据时会变得更慢。

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void *PyArray_GetPtr( *aobj, *ind)

返回 ndarray aobj 在由 c 数组 ind 指定的 N 维索引处的数据的指针（ind 的大小必须至少为 aobj ->nd）。你可能需要将返回的指针类型转换为 ndarray 的数据类型。

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void *PyArray_GETPTR1( *obj, i)
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void *PyArray_GETPTR2( *obj, i, j)
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void *PyArray_GETPTR3( *obj, i, j, k)
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void *PyArray_GETPTR4( *obj, i, j, k, l)

在 ndarray obj中以给定坐标快速内联访问元素，obj 必须分别具有 1、2、3 或 4 个维度（未经检查）。相应的 i、j、k 和 l 坐标可以是任何整数，但将被解释为npy_intp。您可能希望将返回的指针强制转换为 ndarray 的数据类型。

数据访问

这些函数和宏为从 C 中轻松访问 ndarray 的元素提供了便利。这些适用于所有数组。但是，如果数组不符合机器字节顺序、未对齐或不可写，那么在访问数组中的数据时，您可能需要小心。换句话说，请确保尊重标志的状态，除非您知道自己在做什么，或者之前已经保证了一个可写、对齐并且符合机器字节顺序的数组，使用PyArray_FromAny。如果希望处理所有类型的数组，每种类型的复制交换功能可用于处理表现不佳的数组。某些平台（例如 Solaris）不喜欢不对齐数据，如果您对一个不对齐的指针进行反引用，它们将崩溃。其他平台（例如 x86 Linux）将更慢地处理不对齐数据。

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void *PyArray_GetPtr( *aobj, *ind)

在由 c 数组ind给出的 N 维索引处返回 ndarray aobj 的数据指针（数组大小至少为aobj->nd）。您可能希望将返回的指针强制转换为 ndarray 的数据类型。

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void *PyArray_GETPTR1( *obj, i)
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void *PyArray_GETPTR2( *obj, i, j)
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void *PyArray_GETPTR3( *obj, i, j, k)
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void *PyArray_GETPTR4( *obj, i, j, k, l)

在 ndarray obj中以给定坐标快速内联访问元素，obj 必须分别具有 1、2、3 或 4 个维度（未经检查）。相应的 i、j、k 和 l 坐标可以是任何整数，但将被解释为npy_intp。您可能希望将返回的指针强制转换为 ndarray 的数据类型。

创建数组

从最基础开始
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*PyArray_NewFromDescr( *subtype, *descr, int nd, const *dims, const *strides, void *data, int flags, *obj)

此函数将引用descr。获取它的最简单方法是使用PyArray_DescrFromType。

这是主要的数组创建函数。大多数新数组都是使用此灵活函数创建的。

返回的对象是 Python 类型subtype的对象，它必须是PyArray_Type的子类型。数组具有nd维，由dims描述。新数组的数据类型描述符是descr。

如果subtype是数组子类的而不是基本&PyArray_Type，则obj是传递给子类的__array_finalize__方法的对象。

如果data为NULL，则将分配新的未初始化内存，而flags可以非零以指示 Fortran 风格连续数组。使用PyArray_FILLWBYTE来初始化内存。

如果data不为NULL，那么假定它指向要用于数组的内存，flags参数将用作数组的新标志（除了新数组的NPY_ARRAY_OWNDATA、NPY_ARRAY_WRITEBACKIFCOPY标志状态将被重置之外）。

另外，如果data非 NULL，则还可以提供strides。如果strides为NULL，则数组步幅将计算为 C 风格连续（默认）或 Fortran 风格连续（data为NULL或flags & NPY_ARRAY_F_CONTIGUOUS为非空非 NULLdata）。任何提供的dims和strides都将复制到新分配的维度和步幅数组中，以供新数组对象使用。

PyArray_CheckStrides 可以帮助验证非NULL的步幅信息。

如果提供了data，它必须在数组的生命周期内保持活动状态。管理其方式之一是通过PyArray_SetBaseObject。

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*PyArray_NewLikeArray( *prototype, order, *descr, int subok)

自 1.6 版开始新添加的功能。

这个函数会在descr不为 NULL 的情况下窃取一个引用。这个数组创建例程允许方便地创建一个与现有数组形状和内存布局匹配的新数组，可能会改变布局和/或数据类型。

当order为NPY_ANYORDER时，如果prototype是一个 Fortran 数组，则结果顺序为NPY_FORTRANORDER，否则为NPY_CORDER。当order为NPY_KEEPORDER时，结果顺序与prototype匹配，即使prototype的轴不按照 C 或 Fortran 顺序。

如果descr为 NULL，将使用prototype的数据类型。

如果subok为 1，新创建的数组将使用prototype的子类型来创建新数组，否则将创建一个基类数组。

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*PyArray_New( *subtype, int nd, const *dims, int type_num, const *strides, void *data, int itemsize, int flags, *obj)

这类似于PyArray_NewFromDescr（…），只是您使用type_num和itemsize指定数据类型描述符，其中type_num对应于内置（或用户定义）类型。如果该类型始终具有相同数量的字节，则 itemsize 将被忽略。否则，itemsize 指定了此数组的特定大小。

警告

如果数据传递给PyArray_NewFromDescr或PyArray_New，则在删除新数组之前不能释放此内存。如果这些数据来自另一个 Python 对象，可以通过对该对象使用Py_INCREF并将新数组的基础成员设置为指向该对象来实现。如果传入了步幅，它们必须与数组的维度、项大小和数据一致。

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*PyArray_SimpleNew(int nd, const *dims, int typenum)

创建一个未初始化的类型为typenum的新数组，每个nd维度的大小由整数数组dims给出。数组的内存未初始化（除非 typenum 是NPY_OBJECT，在这种情况下数组中的每个元素都设置为 NULL）。typenum参数允许指定任何内置数据类型，如NPY_FLOAT或NPY_LONG。如果需要，可以使用PyArray_FILLWBYTE（return_object，0）将数组的内存设置为零。此函数不能用于创建灵活类型数组（未给出 itemsize）。

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*PyArray_SimpleNewFromData(int nd, const *dims, int typenum, void *data)

在给定指针指向的data周围创建一个数组包装器。数组标志将具有数据区域是良好行为和 C 风格连续的默认值。数组的形状由长度为nd的c数组dims给出。数组的数据类型由typenum指示。如果数据来自另一个引用计数的 Python 对象，则在传入指针后应增加此对象的引用计数，并且返回的 ndarray 的基础成员应指向拥有数据的 Python 对象。这将确保在返回的数组存在时不会释放提供的内存。

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*PyArray_SimpleNewFromDescr(int nd, const *dims, *descr)

此函数窃取了对descr的引用。

使用提供的数据类型描述符descr创建一个新数组，其形状由nd和dims确定。

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void PyArray_FILLWBYTE( *obj, int val)

填充由obj指向的数组（必须是 ndarray 的子类）的内容为val（作为一个字节进行评估）。此宏调用 memset，因此 obj 必须是连续的。

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*PyArray_Zeros(int nd, const *dims, *dtype, int fortran)

使用由dims给定的形状和由dtype给定的数据类型构造一个新的nd维数组。如果fortran非零，则创建一个 Fortran 顺序数组，否则创建一个 C 顺序数组。用零（或如果dtype对应于NPY_OBJECT则为 0 对象）填充内存。

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*PyArray_ZEROS(int nd, const *dims, int type_num, int fortran)

宏形式的PyArray_Zeros，它接受一个类型编号而不是数据类型对象。

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*PyArray_Empty(int nd, const *dims, *dtype, int fortran)

使用由dims给定形状和dtype给定数据类型构建一个新的nd -维数组。如果fortran非零，则创建一个 Fortran 顺序数组，否则创建一个 C 顺序数组。除非数据类型对应于NPY_OBJECT，否则数组未经初始化，此时数组将填充为Py_None。

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*PyArray_EMPTY(int nd, const *dims, int typenum, int fortran)

PyArray_Empty的宏表单，它使用类型编号typenum，而不是数据类型对象。

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*PyArray_Arange(double start, double stop, double step, int typenum)

构建一个数据类型为typenum的新的一维数组，范围从start到stop（不包括stop），增量为step。相当于arange（start，stop，step，dtype）。

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*PyArray_ArangeObj( *start, *stop, *step, *descr)

构建一个由descr确定的数据类型为typenum的新的一维数组，范围从start到stop（不包括stop），增量为step。相当于 arange（start，stop，step，typenum）。

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int PyArray_SetBaseObject( *arr, *obj)

1.7 版本新增。

此函数窃取一个引用到obj并将其设置为arr的基本属性。

如果通过将自己的内存缓冲区作为参数传递来构建数组，则需要设置数组的base属性以确保内存缓冲区的生命周期合适。

返回值：成功返回 0，失败返回-1。

如果提供的对象是一个数组，该函数将遍历base指针链，以便每个数组直接指向内存的所有者。一旦设置了base，就不能将其更改为另一个值。

从其他对象
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*PyArray_FromAny( *op, *dtype, int min_depth, int max_depth, int requirements, *context)

这是从任何嵌套序列或暴露数组接口的对象op获取数组的主要函数。参数允许指定所需的dtype，可接受的最小（min_depth）和最大（max_depth）维数，以及数组的其他要求。此函数窃取一个引用到 dtype 参数，它应该是指示所需数据类型（包括所需的字节顺序）的PyArray_Descr结构。dtype参数可以为NULL，表示接受任何数据类型（和字节顺序）。除非在flags中包含NPY_ARRAY_FORCECAST，否则如果无法安全地从对象获取数据类型，此调用将生成错误。如果您想为dtype使用NULL并确保数组不会被交换，则使用PyArray_CheckFromAny。深度参数的值为 0 会使该参数被忽略。可以将以下任何数组标志（例如使用|）添加到要求参数中。如果您的代码可以处理一般的（例如分布、字节交换或非对齐的数组），那么要求可以是 0。此外，如果op不已经是数组（或不公开数组接口），那么将创建一个新数组（并使用序列协议从op中填充）。新数组将具有NPY_ARRAY_DEFAULT作为其标志成员。context参数未使用。

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NPY_ARRAY_C_CONTIGUOUS

确保返回的数组是以 C 风格连续的

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NPY_ARRAY_F_CONTIGUOUS

确保返回的数组是以 Fortran 风格连续的。

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NPY_ARRAY_ALIGNED

确保返回的数组在其数据类型的适当边界上对齐。对齐的数组具有与数据类型描述符的对齐因子的数据指针和每个步幅因子的倍数。

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NPY_ARRAY_WRITEABLE

确保返回的数组可以被写入。

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NPY_ARRAY_ENSURECOPY

确保对op进行复制。如果不存在此标志，则只有在可以避免复制数据时才不会复制数据。

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NPY_ARRAY_ENSUREARRAY

确保结果是基类的 ndarray。默认情况下，如果op是 ndarray 的子类的实例，则返回相同子类的实例。如果设置了这个标志，则将返回一个 ndarray 对象。

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NPY_ARRAY_FORCECAST

强制对输出类型进行转换，即使不能安全地进行。如果没有这个标志，只有在可以安全进行数据转换时才会发生数据转换，否则会引发错误。

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NPY_ARRAY_WRITEBACKIFCOPY

如果op已经是一个数组，但不符合要求，那么就会制作一个副本（该副本将符合要求）。如果此标志存在并且必须创建副本（一个已经是数组的对象），那么在返回的副本中设置对应的NPY_ARRAY_WRITEBACKIFCOPY标志，并且op将被设置为只读。您必须确保调用PyArray_ResolveWritebackIfCopy将内容复制回op，并且op数组将会重新变得可写。如果op一开始就不可写，或者如果它不已经是一个数组，那么将会引发错误。

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NPY_ARRAY_BEHAVED

NPY_ARRAY_ALIGNED | NPY_ARRAY_WRITEABLE

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NPY_ARRAY_CARRAY

NPY_ARRAY_C_CONTIGUOUS | NPY_ARRAY_BEHAVED

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NPY_ARRAY_CARRAY_RO

NPY_ARRAY_C_CONTIGUOUS | NPY_ARRAY_ALIGNED

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NPY_ARRAY_FARRAY

NPY_ARRAY_F_CONTIGUOUS | NPY_ARRAY_BEHAVED

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NPY_ARRAY_FARRAY_RO

NPY_ARRAY_F_CONTIGUOUS | NPY_ARRAY_ALIGNED

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NPY_ARRAY_DEFAULT

NPY_ARRAY_CARRAY

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NPY_ARRAY_IN_ARRAY

NPY_ARRAY_C_CONTIGUOUS | NPY_ARRAY_ALIGNED

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NPY_ARRAY_IN_FARRAY

NPY_ARRAY_F_CONTIGUOUS | NPY_ARRAY_ALIGNED

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NPY_OUT_ARRAY

NPY_ARRAY_C_CONTIGUOUS | NPY_ARRAY_WRITEABLE | NPY_ARRAY_ALIGNED

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NPY_ARRAY_OUT_ARRAY

NPY_ARRAY_C_CONTIGUOUS | NPY_ARRAY_ALIGNED | NPY_ARRAY_WRITEABLE

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NPY_ARRAY_OUT_FARRAY

NPY_ARRAY_F_CONTIGUOUS | NPY_ARRAY_WRITEABLE | NPY_ARRAY_ALIGNED

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NPY_ARRAY_INOUT_ARRAY

NPY_ARRAY_C_CONTIGUOUS | NPY_ARRAY_WRITEABLE | NPY_ARRAY_ALIGNED | NPY_ARRAY_WRITEBACKIFCOPY

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NPY_ARRAY_INOUT_FARRAY

NPY_ARRAY_F_CONTIGUOUS | NPY_ARRAY_WRITEABLE | NPY_ARRAY_ALIGNED | NPY_ARRAY_WRITEBACKIFCOPY

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*PyArray_CheckFromAny( *op, *dtype, int min_depth, int max_depth, int requirements, *context)

与PyArray_FromAny（…）几乎相同，除了requirements可以包含NPY_ARRAY_NOTSWAPPED（覆盖dtype中的规定）和NPY_ARRAY_ELEMENTSTRIDES，其中表明数组应该在步幅是元素大小的倍数的意义上对齐。

在 NumPy 的 1.6 版本及更早版本中，以下标志的命名形式中没有 ARRAY 宏命名空间。该常量名称的形式在 1.7 中已不推荐使用。

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NPY_ARRAY_NOTSWAPPED

确保返回的数组具有机器字节顺序的数据类型描述符，覆盖dtype参数中的任何规定。通常，字节顺序要求由dtype参数确定。如果设置了此标志并且 dtype 参数未指示机器字节顺序描述符（或为 NULL 且对象已经是一个不在机器字节顺序中的数据类型描述符的数组），则会创建一个新的数据类型描述符并使用其字节顺序字段设置为本机。

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NPY_ARRAY_BEHAVED_NS

NPY_ARRAY_ALIGNED | NPY_ARRAY_WRITEABLE | NPY_ARRAY_NOTSWAPPED

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NPY_ARRAY_ELEMENTSTRIDES

确保返回的数组具有元素大小的倍数步幅。

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*PyArray_FromArray( *op, *newtype, int requirements)

PyArray_FromAny的特例，当op已经是一个数组但需要是特定的newtype（包括字节顺序）或具有特定的requirements时。

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*PyArray_FromStructInterface( *op)

从暴露__array_struct__属性并遵循数组接口协议的 Python 对象中返回一个 ndarray 对象。如果对象不包含此属性，则返回对Py_NotImplemented的借用引用。

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*PyArray_FromInterface( *op)

从暴露__array_interface__属性并遵循数组接口协议的 Python 对象中返回一个 ndarray 对象。如果对象不包含此属性，则返回对Py_NotImplemented的借用引用。

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*PyArray_FromArrayAttr( *op, *dtype, *context)

从公开__array__方法的 Python 对象返回一个 ndarray 对象。__array__方法可以采取 0 或 1 个参数（[dtype]）。context未使用。

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*PyArray_ContiguousFromAny( *op, int typenum, int min_depth, int max_depth)

此函数从任何嵌套序列或数组接口导出的对象op返回一个（C 风格）连续且行为良好的函数数组，类型由枚举typenum给出，最小深度为min_depth，最大深度为max_depth。等同于调用PyArray_FromAny并将需求设置为NPY_ARRAY_DEFAULT，并将类型参数的类型号成员设置为typenum。

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*PyArray_ContiguousFromObject( *op, int typenum, int min_depth, int max_depth)

此函数从任何嵌套序列或数组接口导出的对象返回一个行为良好的 C 风格连续数组。数组的最小维数由min_depth给出，最大维数为max_depth。这等同于调用PyArray_FromAny并将需求设置为NPY_ARRAY_DEFAULT和NPY_ARRAY_ENSUREARRAY。

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*PyArray_FromObject( *op, int typenum, int min_depth, int max_depth)

从任何嵌套序列或数组接口导出的对象op返回一个对齐且以本机字节序排列的数组，类型由枚举 typenum 给出。数组的最小维数由 min_depth 给出，最大维数为 max_depth。这相当于调用PyArray_FromAny并将需求设置为 BEHAVED。

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*PyArray_EnsureArray( *op)

此函数窃取一个引用并确保op是一个基类 ndarray。它特殊处理数组标量，否则调用PyArray_FromAny（op，NULL，0，0，NPY_ARRAY_ENSUREARRAY，NULL）。

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*PyArray_FromString(char *string, slen, *dtype, num, char *sep)

从长度为 slen 的二进制或（ASCII）文本string构建一个单一类型的一维 ndarray。要创建的数组的数据类型由dtype给出。如果 num 为-1，则复制整个字符串并返回大小合适的数组，否则，num 是从字符串中复制的项目数。如果sep为 NULL（或“”），则将字符串解释为二进制数据的字节，否则将由sep分隔的子字符串转换为数据类型dtype的项。一些数据类型在文本模式下可能无法读取，并且如果发生这种情况，将会引发错误。所有错误都会返回 NULL。

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*PyArray_FromFile(FILE *fp, *dtype, num, char *sep)

从二进制或文本文件构建一个单一类型的一维 ndarray。打开的文件指针为fp，要创建的数组的数据类型由dtype给出。这必须与文件中的数据匹配。 如果num为-1，则读取直到文件结束并返回一个大小适当的数组，否则，num是要读取的项数。 如果sep为 NULL（或“”），则以二进制模式从文件读取，否则以sep提供的项分隔符以文本模式从文件读取。有些数组类型在文本模式下无法读取，在这种情况下会引发错误。

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*PyArray_FromBuffer( *buf, *dtype, count, offset)

从一个导出（单一段）缓冲区协议的对象buf构建一个单一类型的一维 ndarray（或者具有返回导出缓冲区协议的对象的属性__buffer__）。首先尝试可写缓冲区，然后尝试只读缓冲区。返回的数组的NPY_ARRAY_WRITEABLE标志将反映哪一个成功。假定数据从对象的内存位置开始的offset字节。根据数据类型描述符dtype解释缓冲区中的数据类型。如果count为负数，则将根据缓冲区的大小和要求的项大小确定，否则，count表示应从缓冲区中转换多少个元素。

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int PyArray_CopyInto( *dest, *src)

从源数组src复制数据到目标数组dest中，必要时执行数据类型转换。 如果出现错误，则返回-1（否则返回 0）。 src的形状必须可以广播到dest的形状。 目标和源的数据区域不能重叠。

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int PyArray_CopyObject( *dest, *src)

根据数组强制转换规则，将对象src分配给 NumPy 数组dest。这基本上与PyArray_FromAny相同，但直接分配给输出数组。成功时返回 0，失败时返回-1。

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int PyArray_MoveInto( *dest, *src)

将源数组src中的数据移动到目标数组dest中，必要时执行数据类型转换。如果发生错误，则返回-1（否则返回 0）。 src的形状必须可以广播到dest的形状。目标和源的数据区域可能重叠。

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*PyArray_GETCONTIGUOUS( *op)

如果op已经（C 风格）是连续且行为良好的，则只返回一个引用，否则返回数组的（连续和行为良好的）副本。参数op必须是（ndarray 的子类的）ndarray，并且不做检查。

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*PyArray_FROM_O( *obj)

将obj转换为 ndarray。该参数可以是任何嵌套序列或导出数组接口的对象。 这是使用NULL，0，0，0 作为其他参数的PyArray_FromAny的宏形式。您的代码必须能够处理任何数据类型描述符和任何数据标志的组合以使用此宏。

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*PyArray_FROM_OF( *obj, int requirements)

类似于 PyArray_FROM_O，只是它可以接受一个 requirements 参数，指示结果数组必须具有的属性。可以强制执行的可用要求包括 NPY_ARRAY_C_CONTIGUOUS、NPY_ARRAY_F_CONTIGUOUS、NPY_ARRAY_ALIGNED、NPY_ARRAY_WRITEABLE、NPY_ARRAY_NOTSWAPPED、NPY_ARRAY_ENSURECOPY、NPY_ARRAY_WRITEBACKIFCOPY、NPY_ARRAY_FORCECAST 和 NPY_ARRAY_ENSUREARRAY。也可以使用标准组合的标志：

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*PyArray_FROM_OT( *obj, int typenum)

类似于 PyArray_FROM_O，只是它可以接受一个 typenum 参数，指定返回的数组的类型编号。

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*PyArray_FROM_OTF( *obj, int typenum, int requirements)

结合 PyArray_FROM_OF 和 PyArray_FROM_OT，允许同时提供 typenum 和 flags 参数。

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*PyArray_FROMANY( *obj, int typenum, int min, int max, int requirements)

类似于 PyArray_FromAny，只是数据类型使用 typenumber 来指定。将 PyArray_DescrFromType（typenum）直接传递给 PyArray_FromAny。如果传入 NPY_ARRAY_ENSURECOPY 作为要求，则此宏还会添加 NPY_ARRAY_DEFAULT。

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*PyArray_CheckAxis( *obj, int *axis, int requirements)

封装了使用 axis= 关键字并正确处理 None 作为轴参数的函数和方法的功能。输入数组为 obj，而 *axis 是转换后的整数（所以 >=MAXDIMS 就是 None 值），而 requirements 给出了 obj 的所需属性。输出是输入的转换版本，以满足要求，如有需要，已执行了扁平化。在输出中，*axis 的负值被转换，并检查新值以确保与 obj 的形状一致。

从头开始
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*PyArray_NewFromDescr( *subtype, *descr, int nd, const *dims, const *strides, void *data, int flags, *obj)

此函数会获取对 descr 的引用。最简单的方法是使用 PyArray_DescrFromType。

这是主要的数组创建函数。大多数新数组都是使用这个灵活的函数创建的。

返回的对象是 Python 类型 subtype 的对象，它必须是 PyArray_Type 的一个子类型。数组具有 nd 维，由 dims 描述。新数组的数据类型描述符是 descr。

如果subtype是一个数组子类而不是基础&PyArray_Type，那么obj就是将传递给子类的__array_finalize__方法的对象。

如果data为NULL，那么将分配新的未初始化内存，并且flags可以是非零以指示 Fortran 风格连续数组。使用PyArray_FILLWBYTE来初始化内存。

如果data不为NULL，则假定它指向要用于数组的内存，并且 flags 参数将用作数组的新标志（除了新数组的NPY_ARRAY_OWNDATA、NPY_ARRAY_WRITEBACKIFCOPY 标志的状态将被重置）。

此外，如果data为非 NULL，那么也可以提供strides。如果strides为NULL，则计算数组的步幅为 C 风格连续（默认）或 Fortran 风格连续（data=NULL或flags&NPY_ARRAY_F_CONTIGUOUS为非零 non-NULLdata）。任何提供的dims和strides都将被复制到新分配的维度和步幅数组中，用于新的数组对象。

PyArray_CheckStrides可以帮助验证非NULL的步幅信息。

如果提供了data，它必须在数组的生存期内保持活动。管理此情况的一种方法是通过PyArray_SetBaseObject

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*PyArray_NewLikeArray( *prototype, order, *descr, int subok)

自 1.6 版开始。

此函数会偷走descr的引用，如果不是 NULL 的话。这个数组创建程序允许方便地创建一个与现有数组形状和内存布局匹配的新数组，可能会改变布局和/或数据类型。

当order为NPY_ANYORDER时，结果顺序为NPY_FORTRANORDER，如果prototype是 Fortran 数组，则为NPY_CORDER。当order为NPY_KEEPORDER时，结果顺序与prototype的顺序匹配，即使prototype的轴不是按 C 或 Fortran 顺序排列。

如果descr为 NULL，则使用prototype的数据类型。

如果subok为 1，则新创建的数组将使用prototype的子类型来创建新数组，否则将创建一个基类数组。

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*PyArray_New( *subtype, int nd, const *dims, int type_num, const *strides, void *data, int itemsize, int flags, *obj)

这类似于PyArray_NewFromDescr(…)，不同之处在于您使用type_num和itemsize指定数据类型描述符，其中type_num对应于内置（或用户定义）类型。如果该类型始终具有相同数量的字节，则 itemsize 会被忽略。否则，itemsize 指定该数组的特定大小。

警告

如果数据被传递给 PyArray_NewFromDescr 或 PyArray_New，则在删除新数组之前不能释放该内存。如果此数据来自另一个 Python 对象，可以使用 Py_INCREF 增加该对象的引用计数，并将新数组的基类成员设置为指向该对象。如果传入了步幅，它们必须与数组的维度、项大小和数据一致。

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*PyArray_SimpleNew(int nd, const *dims, int typenum)

创建一个未初始化的类型为 typenum 的新数组，每个维度的大小都由整数数组 dims 给出。数组的内存未初始化（除非 typenum 是 NPY_OBJECT ，此时数组中的每个元素都设置为 NULL）。typenum 参数允许指定任何内置的数据类型，例如 NPY_FLOAT 或 NPY_LONG。如果需要，可以使用 PyArray_FILLWBYTE（return_object，0）将数组的内存设置为零。此函数不能用于创建灵活类型的数组（未给出项大小）。

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*PyArray_SimpleNewFromData(int nd, const *dims, int typenum, void *data)

在给定指针指向的 data 上创建一个数组包装器。数组标志将具有默认值，即数据区域是良好行为并且 C 风格连续的。数组的形状由长度为 nd 的 dims c 数组给出。数组的数据类型由 typenum 指示。如果数据来自另一个引用计数的 Python 对象，则要在指针传递后增加此对象的引用计数，并且返回的 ndarray 的基类成员应指向拥有数据的 Python 对象。这样可以确保在返回的数组存在时，提供的内存不会被释放。

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*PyArray_SimpleNewFromDescr(int nd, const *dims, *descr)

这个函数引用了 descr。

使用提供的数据类型描述符 descr 和由 nd 和 dims 确定的形状创建一个新数组。

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void PyArray_FILLWBYTE( *obj, int val)

使用 val 的内容（作为字节评估）填充 obj 指向的数组。此宏调用 memset，因此 obj 必须是连续的。

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*PyArray_Zeros(int nd, const *dims, *dtype, int fortran)

使用给定的 dims 形状和 dtype 数据类型构建一个新的 nd 维数组。如果 fortran 不为零，则创建一个 Fortran 顺序数组，否则创建一个 C 顺序数组。用零填充内存（或者如果 dtype 对应 NPY_OBJECT ，则填充 0 对象）。

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*PyArray_ZEROS(int nd, const *dims, int type_num, int fortran)

转换为宏形式的 PyArray_Zeros，它接受类型编号而不是数据类型对象。

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*PyArray_Empty(int nd, const *dims, *dtype, int fortran)

创建一个由dims给定形状和dtype给定数据类型的新nd维数组。如果fortran非零，则创建一个 Fortran 顺序数组，否则创建一个 C 顺序数组。该数组未初始化，除非数据类型对应于NPY_OBJECT，在这种情况下，数组将填充Py_None。

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*PyArray_EMPTY(int nd, const *dims, int typenum, int fortran)

以宏形式的PyArray_Empty，它接受一个类型编号typenum，而不是数据类型对象。

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*PyArray_Arange(double start, double stop, double step, int typenum)

构造一个新的一维数据类型数组，typenum，它的范围是从start到stop（不包括stop），增量为step。相当于arange(start, stop, step, dtype)。

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*PyArray_ArangeObj( *start, *stop, *step, *descr)

构造一个新的一维由descr确定数据类型的数组，范围是从start到stop（不包括stop），增量为step。相当于 arange(start, stop, step, typenum)。

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int PyArray_SetBaseObject( *arr, *obj)

在 1.7 版中新增。

这个函数窃取了一个引用到obj，并将其设置为arr的基本属性。

如果你通过传入自己的内存缓冲区来构造一个数组，你需要设置数组的base属性以确保内存缓冲区的生命周期是适当的。

成功时返回值为 0，失败时为-1。

如果提供的对象是一个数组，这个函数会遍历基本指针链，以便每个数组直接指向内存的所有者。一旦设置了基本值，就不能更改为另一个值。

来自其他对象
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*PyArray_FromAny( *op, *dtype, int min_depth, int max_depth, int requirements, *context)

这是用于从任何嵌套序列或暴露数组接口的对象（op）中获取数组的主要函数。参数允许指定所需的dtype、可接受的最小（min_depth）和最大（max_depth）维数以及数组的其他requirements。此函数会窃取一个引用用于 dtype 参数，该参数需要一个PyArray_Descr 结构，指示所需的数据类型（包括所需的字节序）。dtype 参数可以为 NULL，表示可以接受任何数据类型（和字节序）。除非 NPY_ARRAY_FORCECAST 在 flags 中存在，否则如果无法安全地从对象中获取数据类型，则此调用将引发错误。如果希望将 dtype 设置为 NULL，并确保数组未交换，则使用 PyArray_CheckFromAny。任何一个深度参数为 0 都会导致该参数被忽略。可以添加以下任何数组标志（例如使用 |）来获取 requirements 参数。如果您的代码可以处理一般的（例如分段的、字节交换的或未对齐的数组），则 requirements 可以设置为 0。此外，如果 op 尚未是数组（或未暴露数组接口），则将创建一个新的数组（并使用序列协议从 op 中填充）。新数组的 flags 成员将为NPY_ARRAY_DEFAULT。context 参数未使用。

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NPY_ARRAY_C_CONTIGUOUS

确保返回的数组是 C 风格的连续数组。

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NPY_ARRAY_F_CONTIGUOUS

确保返回的数组是 Fortran 风格的连续数组。

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NPY_ARRAY_ALIGNED

确保返回的数组在其数据类型的适当边界上对齐。对齐数组的数据指针以及每个步幅因子都是数据类型描述符的对齐因子的倍数。

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NPY_ARRAY_WRITEABLE

确保返回的数组可以写入。

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NPY_ARRAY_ENSURECOPY

确保对 op 进行复制。如果没有设置该标志，将尽可能避免复制数据。

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NPY_ARRAY_ENSUREARRAY

确保结果是一个基类 ndarray。默认情况下，如果 op 是 ndarray 的子类的实例，则返回相同子类的实例。如果设置了此标志，则返回一个 ndarray 对象。

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NPY_ARRAY_FORCECAST

强制将输出类型转换，即使不能安全地进行转换。如果没有设置该标志，则只有在可以安全地进行数据转换时才会发生数据转换，否则将引发错误。

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NPY_ARRAY_WRITEBACKIFCOPY

如果op已经是一个数组，但不满足要求，那么就会进行复制（以满足要求）。如果设置了这个标识并且必须进行复制（复制一个已经是数组的对象），那么返回的副本将设置相应的NPY_ARRAY_WRITEBACKIFCOPY标志，并且op将被设为只读。您必须确保调用PyArray_ResolveWritebackIfCopy将内容复制回op，并且op数组将重新变为可写。如果op一开始就不可写，或者不是一个数组，那么将会引发错误。

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NPY_ARRAY_BEHAVED

NPY_ARRAY_ALIGNED | NPY_ARRAY_WRITEABLE

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NPY_ARRAY_CARRAY

NPY_ARRAY_C_CONTIGUOUS | NPY_ARRAY_BEHAVED

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NPY_ARRAY_CARRAY_RO

NPY_ARRAY_C_CONTIGUOUS | NPY_ARRAY_ALIGNED

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NPY_ARRAY_FARRAY

NPY_ARRAY_F_CONTIGUOUS | NPY_ARRAY_BEHAVED

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NPY_ARRAY_FARRAY_RO

NPY_ARRAY_F_CONTIGUOUS | NPY_ARRAY_ALIGNED

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NPY_ARRAY_DEFAULT

NPY_ARRAY_CARRAY

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NPY_ARRAY_IN_ARRAY

NPY_ARRAY_C_CONTIGUOUS | NPY_ARRAY_ALIGNED

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NPY_ARRAY_IN_FARRAY

NPY_ARRAY_F_CONTIGUOUS | NPY_ARRAY_ALIGNED

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NPY_OUT_ARRAY

NPY_ARRAY_C_CONTIGUOUS | NPY_ARRAY_WRITEABLE | NPY_ARRAY_ALIGNED

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NPY_ARRAY_OUT_ARRAY

NPY_ARRAY_C_CONTIGUOUS | NPY_ARRAY_ALIGNED | NPY_ARRAY_WRITEABLE

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NPY_ARRAY_OUT_FARRAY

NPY_ARRAY_F_CONTIGUOUS | NPY_ARRAY_WRITEABLE | NPY_ARRAY_ALIGNED

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NPY_ARRAY_INOUT_ARRAY

NPY_ARRAY_C_CONTIGUOUS | NPY_ARRAY_WRITEABLE | NPY_ARRAY_ALIGNED | NPY_ARRAY_WRITEBACKIFCOPY

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NPY_ARRAY_INOUT_FARRAY

NPY_ARRAY_F_CONTIGUOUS | NPY_ARRAY_WRITEABLE | NPY_ARRAY_ALIGNED | NPY_ARRAY_WRITEBACKIFCOPY

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*PyArray_CheckFromAny( *op, *dtype, int min_depth, int max_depth, int requirements, *context)

与PyArray_FromAny (…) 几乎相同，但 requirements 可以包含 NPY_ARRAY_NOTSWAPPED（覆盖 dtype 中的规范）和 NPY_ARRAY_ELEMENTSTRIDES，这表示数组应该对齐，即步幅是元素大小的倍数。

在 NumPy 的 1.6 版本及更早版本中，以下标志的命名中没有包含 ARRAY 宏命名空间。该常量名称形式在 1.7 版本中已被弃用。

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NPY_ARRAY_NOTSWAPPED

确保返回的数组具有机器字节顺序的数据类型描述符，覆盖 dtype 参数中的任何规范。通常，字节顺序要求由 dtype 参数确定。如果设置了此标志并且 dtype 参数没有指示机器字节顺序描述符（或者为 NULL 并且对象已经是一个具有不在机器字节顺序中的数据类型描述符的数组），则会创建一个新的数据类型描述符并使用其字节顺序字段设置为本机。

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NPY_ARRAY_BEHAVED_NS

NPY_ARRAY_ALIGNED | NPY_ARRAY_WRITEABLE | NPY_ARRAY_NOTSWAPPED

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NPY_ARRAY_ELEMENTSTRIDES

确保返回的数组的步幅是元素大小的倍数。

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*PyArray_FromArray( *op, *newtype, int requirements)

PyArray_FromAny 的特殊情况，当 op 已经是一个数组但它需要是一个特定的 newtype（包括字节顺序）或具有某些 requirements。

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*PyArray_FromStructInterface( *op)

从一个暴露了__array_struct__ 属性并遵循数组接口协议的 Python 对象中返回一个 ndarray 对象。如果对象不包含此属性，则返回对Py_NotImplemented 的借用引用。

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*PyArray_FromInterface( *op)

从一个暴露了__array_interface__ 属性并遵循数组接口协议的 Python 对象中返回一个 ndarray 对象。如果对象不包含此属性，则返回对Py_NotImplemented 的借用引用。

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*PyArray_FromArrayAttr( *op, *dtype, *context)

从暴露__array__方法的 Python 对象返回一个 ndarray 对象。__array__方法可以接受 0 个或 1 个参数([dtype])。context未使用。

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*PyArray_ContiguousFromAny( *op, int typenum, int min_depth, int max_depth)

此函数从任何嵌套序列或数组接口导出的对象op返回一个（C 风格）连续且表现良好的函数数组，其类型由枚举typenum给定，最小深度为min_depth，最大深度为max_depth。（非灵活）类型为typenum的等同于调用具有要求设置为NPY_ARRAY_DEFAULT和类型参数的 type_num 成员设置为typenum的PyArray_FromAny。

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*PyArray_ContiguousFromObject( *op, int typenum, int min_depth, int max_depth)

此函数从任何嵌套序列或导出数组接口的对象返回一个表现良好的 C 风格连续数组。数组可以具有的最小维数由min_depth给出，而最大维数为max_depth。这等同于使用要求为NPY_ARRAY_DEFAULT和NPY_ARRAY_ENSUREARRAY的调用PyArray_FromAny。

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*PyArray_FromObject( *op, int typenum, int min_depth, int max_depth)

从任何嵌套序列或导出数组接口的对象op返回一个对齐的本机字节顺序数组，该数组的类型由枚举类型标号给出。数组可以具有的最小维数由min_depth给出，而最大维数由max_depth给出。这相当于使用要求设置为 BEHAVED 的调用PyArray_FromAny。

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*PyArray_EnsureArray( *op)

此函数窃取引用op并确保op是一个基类 ndarray。它特殊处理数组标量，但否则调用PyArray_FromAny（ op, NULL, 0, 0, NPY_ARRAY_ENSUREARRAY, NULL）。

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*PyArray_FromString(char *string, slen, *dtype, num, char *sep)

从长度为slen的二进制或（ASCII）文本string构建一个单一类型的一维 ndarray。将要创建的数组的数据类型由dtype给出。如果num为-1，则复制整个字符串并返回一个适当大小的数组，否则，num是从字符串中复制的项目数。如果sep为 NULL（或“”），则将字符串解释为二进制数据的字节，否则将由sep分隔的子字符串转换为数据类型dtype的项。某些数据类型在文本模式下可能无法读取，如果发生这种情况，则会引发错误。所有错误都返回 NULL。

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*PyArray_FromFile(FILE *fp, *dtype, num, char *sep)

从二进制或文本文件构造一个单一类型的一维 ndarray。 打开的文件指针是fp，要创建的数组的数据类型由dtype给出。 这必须与文件中的数据匹配。 如果num为-1，则读取直到文件结束并返回一个大小适当的数组，否则，num是要读取的项目数。 如果sep为 NULL（或“”），则以二进制模式从文件中读取，否则使用sep以文本模式从文件中读取，sep提供项目分隔符。 有些数组类型无法以文本模式读取，这将引发错误。

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*PyArray_FromBuffer( *buf, *dtype, count, offset)

从导出（单段）缓冲区协议的对象buf构造单一类型的一维 ndarray（或具有返回导出缓冲区协议的对象的属性 buffer）。 首先尝试可写缓冲区，然后尝试只读缓冲区。 返回的数组的NPY_ARRAY_WRITEABLE标志将反映哪种是成功的。 假定数据从对象的内存位置的起始处偏移offset字节。 缓冲区中的数据类型将根据数据类型描述符dtype进行解释。 如果count为负，则将从缓冲区的大小和请求的项大小确定它，否则，count表示应从缓冲区中转换多少元素。

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int PyArray_CopyInto( *dest, *src)

从源数组src复制到目标数组dest，必要时执行数据类型转换。 如果发生错误，则返回-1（否则返回 0）。 src的形状必须可广播至dest的形状。 dest 和 src 的数据区域不得重叠。

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int PyArray_CopyObject( *dest, *src)

根据数组强制规则，将对象src分配给 NumPy 数组dest。 这基本上与PyArray_FromAny相同，但直接分配给输出数组。 成功返回 0，失败返回-1。

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int PyArray_MoveInto( *dest, *src)

将数据从源数组src移动到目标数组dest，必要时执行数据类型转换。 如果发生错误，则返回-1（否则返回 0）。 src的形状必须可广播到dest的形状。 dest 和 src 的数据区域可能重叠。

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*PyArray_GETCONTIGUOUS( *op)

如果op已经（C 样式）连续且行为良好，则只返回引用，否则返回数组的（连续且行为良好）副本。 参数 op 必须是 ndarray 的（子类的）并且不对其进行检查。

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*PyArray_FROM_O( *obj)

将obj转换为 ndarray。 该参数可以是任何嵌套序列或导出数组接口的对象。 这是使用NULL、0、0、0 作为其他参数的PyArray_FromAny的宏形式。 您的代码必须能够处理任何数据类型描述符和任何数据标志的组合以使用此宏。

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*PyArray_FROM_OF( *obj, int requirements)

类似于PyArray_FROM_O，除了它可以接受一个requirements参数，指示生成的数组必须具有的属性。可以强制执行的可用要求包括NPY_ARRAY_C_CONTIGUOUS，NPY_ARRAY_F_CONTIGUOUS，NPY_ARRAY_ALIGNED，NPY_ARRAY_WRITEABLE，NPY_ARRAY_NOTSWAPPED，NPY_ARRAY_ENSURECOPY，NPY_ARRAY_WRITEBACKIFCOPY，NPY_ARRAY_FORCECAST，和NPY_ARRAY_ENSUREARRAY。也可以使用标准组合标志：

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*PyArray_FROM_OT( *obj, int typenum)

类似于PyArray_FROM_O，除了它可以接受一个typenum参数，指定返回的数组的类型编号。

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*PyArray_FROM_OTF( *obj, int typenum, int requirements)

结合PyArray_FROM_OF和PyArray_FROM_OT，允许提供typenum和flags参数。

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*PyArray_FROMANY( *obj, int typenum, int min, int max, int requirements)

类似于PyArray_FromAny，除了使用 typenumber 指定数据类型之外。PyArray_DescrFromType（typenum）直接传递给PyArray_FromAny。如果作为 requirements 传入了NPY_ARRAY_ENSURECOPY，则此宏还会将NPY_ARRAY_DEFAULT添加到 requirements 中。

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*PyArray_CheckAxis( *obj, int *axis, int requirements)

封装了使用 axis=关键字并且能够正确处理 None 作为 axis 参数的函数和方法的功能。输入数组是obj，而*axis是转换后的整数（使得>=MAXDIMS 为 None 值），requirements给出了obj的所需属性。输出是输入的转换版本，以满足要求，并且如果需要进行了展平。输出时将会转换*axis的负值，并将检查新值以确保与obj的形状一致。

处理类型

Python 类型的通用检查
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int PyArray_Check( *op)

如果op是类型是PyArray_Type的子类型的 Python 对象，则评估为 true。

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int PyArray_CheckExact( *op)

如果op是一个具有类型PyArray_Type的 Python 对象，则评估为 true。

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int PyArray_HasArrayInterface( *op, *out)

如果op实现了数组接口的任何部分，则out将包含使用接口创建的新 ndarray 的新引用，或者如果在转换过程中发生错误，则out将包含NULL。否则，out 将包含对Py_NotImplemented的借用引用，并且不设置错误条件。

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int PyArray_HasArrayInterfaceType( *op, *dtype, *context, *out)

如果op实现了数组接口的任何部分，则out将包含使用接口创建的新 ndarray 的新引用，或者如果在转换过程中发生错误，则out将包含NULL。否则，out 将包含对 Py_NotImplemented 的借用引用，并且不设置错误条件。此版本允许在查找__array__属性的数组接口的部分中设置 dtype。context未使用。

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int PyArray_IsZeroDim( *op)

如果op是（子类的）PyArray_Type的实例，并且维度为 0，则评估为真。

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PyArray_IsScalar(op, cls)

如果op是Py{cls}ArrType_Type的实例，则评估为真。

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int PyArray_CheckScalar( *op)

如果op是数组标量（PyGenericArr_Type子类型的实例）或者是（子类的）PyArray_Type且维度为 0 的实例，则评估为真。

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int PyArray_IsPythonNumber( *op)

如果op是内置数字类型（int、float、complex、long、bool）的实例，则评估为真。

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int PyArray_IsPythonScalar( *op)

如果op是 Python 内置标量对象（int、float、complex、bytes、str、long、bool），则评估为真。

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int PyArray_IsAnyScalar( *op)

如果op是 Python 标量对象（参见PyArray_IsPythonScalar）或者数组标量（PyGenericArr_Type子类型的实例），则评估为真。

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int PyArray_CheckAnyScalar( *op)

如果op是 Python 标量对象（参见PyArray_IsPythonScalar）、数组标量（PyGenericArr_Type子类型的实例）或者是（PyArray_Type子类型的）维度为 0 的实例的（子类的）实例，则评估为真。

数据类型检查

对于 typenum 宏，参数是表示枚举数组数据类型的整数。对于数组类型检查宏，参数必须是可直接解释为 PyArrayObject*的PyObject。

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int PyTypeNum_ISUNSIGNED(int num)
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int PyDataType_ISUNSIGNED( *descr)
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int PyArray_ISUNSIGNED( *obj)

类型表示无符号整数。

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int PyTypeNum_ISSIGNED(int num)
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int PyDataType_ISSIGNED( *descr)
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int PyArray_ISSIGNED( *obj)

类型表示有符号整数。

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int PyTypeNum_ISINTEGER(int num)
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int PyDataType_ISINTEGER( *descr)
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int PyArray_ISINTEGER( *obj)

类型表示任意整数。

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int PyTypeNum_ISFLOAT(int num)
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int PyDataType_ISFLOAT( *descr)
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int PyArray_ISFLOAT( *obj)

类型表示任意浮点数。

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int PyTypeNum_ISCOMPLEX(int num)
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int PyDataType_ISCOMPLEX( *descr)
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int PyArray_ISCOMPLEX( *obj)

类型表示任意复数浮点数。

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int PyTypeNum_ISNUMBER(int num)
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int PyDataType_ISNUMBER( *descr)
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int PyArray_ISNUMBER( *obj)

类型表示任意整数、浮点数或复数浮点数。

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int PyTypeNum_ISSTRING(int num)
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int PyDataType_ISSTRING( *descr)
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int PyArray_ISSTRING( *obj)

类型表示字符串数据类型。

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int PyTypeNum_ISPYTHON(int num)
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int PyDataType_ISPYTHON( *descr)
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int PyArray_ISPYTHON( *obj)

类型表示对应于标准 Python 标量（bool、int、float 或 complex）之一的枚举类型。

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int PyTypeNum_ISFLEXIBLE(int num)
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int PyDataType_ISFLEXIBLE( *descr)
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int PyArray_ISFLEXIBLE( *obj)

类型表示灵活数组类型之一（NPY_STRING，NPY_UNICODE或NPY_VOID）。

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int PyDataType_ISUNSIZED( *descr)

类型没有附加的大小信息，并且可以调整大小。只应在灵活的数据类型上调用。附加到数组的类型将始终被分配大小，因此不存在此宏的数组形式。

版本 1.18 中更改。

对于没有字段的结构化数据类型，此函数现在返回 False。

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int PyTypeNum_ISUSERDEF(int num)
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int PyDataType_ISUSERDEF( *descr)
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int PyArray_ISUSERDEF( *obj)

类型表示用户定义的类型。

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int PyTypeNum_ISEXTENDED(int num)
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int PyDataType_ISEXTENDED( *descr)
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int PyArray_ISEXTENDED( *obj)

类型可以是灵活的或用户定义的。

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int PyTypeNum_ISOBJECT(int num)
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int PyDataType_ISOBJECT( *descr)
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int PyArray_ISOBJECT( *obj)

类型表示对象数据类型。

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int PyTypeNum_ISBOOL(int num)
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int PyDataType_ISBOOL( *descr)
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int PyArray_ISBOOL( *obj)

类型代表布尔数据类型。

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int PyDataType_HASFIELDS( *descr)
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int PyArray_HASFIELDS( *obj)

类型具有与其关联的字段。

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int PyArray_ISNOTSWAPPED( *m)

如果数组* m*的数据区根据数组的数据类型描述符处于机器字节顺序中，则评估为 true。

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int PyArray_ISBYTESWAPPED( *m)

如果根据数组的数据类型描述符，数组* m*的数据区不处于机器字节顺序中，则评估为 True。

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PyArray_EquivTypes( *type1, *type2)

如果* type1和 type2*实际上表示此平台上等效的类型（忽略每种类型的 fortran 成员），则返回NPY_TRUE。例如，在 32 位平台上，NPY_LONG和NPY_INT是等效的。否则返回NPY_FALSE。

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PyArray_EquivArrTypes( *a1, *a2)

如果a1和a2是此平台上具有等效类型的数组，则返回NPY_TRUE。

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PyArray_EquivTypenums(int typenum1, int typenum2)

PyArray_EquivTypes的特殊情况（…），不接受灵活数据类型，但可能更容易调用。

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int PyArray_EquivByteorders(int b1, int b2)

如果字节顺序字符b1和b2（NPY_LITTLE，NPY_BIG，NPY_NATIVE，NPY_IGNORE）相等或等价于它们对本机字节顺序的规定，则返回 True。因此，在小端机器上，NPY_LITTLE和NPY_NATIVE是等价的，在大端机器上它们是不等价的。

数据类型转换
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*PyArray_Cast( *arr, int typenum)

主要用于向后兼容 Numeric C-API 和向非灵活类型的简单转换。返回一个新的数组对象，其中元素* arr转换为 typenum*的数据类型，它必须是列举类型之一，而不是灵活类型。

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*PyArray_CastToType( *arr, *type, int fortran)

返回指定类型的新数组，适当地将arr的元素转换。 Fortran 参数指定输出数组的排序方式。

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int PyArray_CastTo( *out, *in)

从 1.6 开始，此函数简单地调用PyArray_CopyInto，处理类型转换。

将数组* in的元素转换为数组 out*。输出数组应可写，具有输入数组元素数量的整数倍（out 中可以放置多于一个副本），并且具有内置类型之一。成功时返回 0，如果发生错误则返回-1。

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PyArray_VectorUnaryFunc *PyArray_GetCastFunc( *from, int totype)

返回从给定描述符到内置类型编号的低级转换函数。如果不存在转换函数，则返回NULL并设置错误。使用此函数而不是直接访问from->f->cast，可以支持添加到描述符转换字典的任何用户定义的转换函数。

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int PyArray_CanCastSafely(int fromtype, int totype)

如果fromtype的数据类型数组可以在不丢失信息的情况下转换为totype的数据类型数组，则返回非零值。有一个例外，即允许将 64 位整数转换为 64 位浮点值，即使这可能会在大整数上丢失精度，以便不会在没有明确要求的情况下扩散使用长双精度值。此函数不根据灵活数组类型的长度进行检查。

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int PyArray_CanCastTo( *fromtype, *totype)

在 NumPy 1.6 及更高版本中，PyArray_CanCastTypeTo取代了此函数。

等同于 PyArray_CanCastTypeTo(fromtype, totype, NPY_SAFE_CASTING)。

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int PyArray_CanCastTypeTo( *fromtype, *totype, casting)

新版本 1.6 中新增。

根据转换规则casting，如果数据类型fromtype（可以包括灵活类型）的数组可以安全地转换为数据类型totype（可以包括灵活类型）的数组，则返回非零值。对于NPY_SAFE_CASTING的简单类型，基本上这是一个围绕PyArray_CanCastSafely的包装器，但对于字符串或 unicode 等灵活类型，它会生成结果，考虑到它们的大小。只有当字符串或 unicode 类型足够大以容纳转换的整数/浮点类型的最大值时，整数和浮点类型才能使用NPY_SAFE_CASTING转换为字符串或 unicode 类型。

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int PyArray_CanCastArrayTo( *arr, *totype, casting)

新版本 1.6 中新增。

如果根据casting给定的转换规则arr可以转换为totype，则返回非零值。如果arr是一个数组标量，则其值会被考虑在内，当值转换为较小类型时，如果值不会溢出或被截断为整数，则也会返回非零值。

这几乎与 PyArray_CanCastTypeTo(PyArray_MinScalarType(arr)，totype，casting)的结果相同，但它还处理了一种特殊情况，因为 uint 值的集合不是具有相同位数的 int 值的子集。

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*PyArray_MinScalarType( *arr)

新版本 1.6 中新增。

如果arr是一个数组，则返回其数据类型描述符，但如果arr是一个数组标量（具有 0 个维度），则找到可以将值转换为整数且不会溢出或截断的最小尺寸的数据类型。

此函数不会将复数降级为浮点数或任何东西降级为布尔值，但当标量值为正时，将有符号整数降级为无符号整数。

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*PyArray_PromoteTypes( *type1, *type2)

新版本 1.6 中新增。

找到type1和type2可以安全转换为的最小大小和种类的数据类型。此函数对称且可结合。字符串或 Unicode 结果将是为存储输入类型的最大值转换为字符串或 Unicode 而正确的大小。

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*PyArray_ResultType( narrs, **arrs, ndtypes, **dtypes)

1.6 中的新功能。

这将对所有输入数组和 dtype 对象应用类型提升，使用 NumPy 规则来组合标量和数组，以确定给定操作的操作数集合的输出类型。这与 ufuncs 产生的相同结果类型相同。

参见numpy.result_type的文档，以了解有关类型提升算法的更多细节。

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int PyArray_ObjectType( *op, int mintype)

这个函数被PyArray_MinScalarType和/或PyArray_ResultType取代。

这个函数用于确定两个或多个数组可以转换为的共同类型。它仅适用于非灵活的数组类型，因为没有传递任何itemsize信息。mintype参数表示可接受的最小类型，op表示将被转换为数组的对象。返回值是代表op应具有的数据类型的枚举类型编号。

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**PyArray_ConvertToCommonType( *op, int *n)

这个函数提供的功能在 1.6 中引入的迭代器NpyIter中基本被取代，使用标志NPY_ITER_COMMON_DTYPE或对所有操作数使用相同的 dtype 参数。

将op中包含的 Python 对象序列转换为具有相同数据类型的 ndarrays 数组。类型的选择方式与PyArray_ResultType相同。序列的长度在n中返回，返回值是长度为n的PyArrayObject指针数组（如果发生错误则返回NULL）。返回的数组必须由此例程的调用者（使用PyDataMem_FREE）释放，否则会发生内存泄漏。下面是一个典型用法的示例模板代码：

在 1.18.0 版本中更改：标量和零维数组的组合现在产生一个能容纳标量值的类型。先前优先考虑了数组的 dtype。

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mps  =  PyArray_ConvertToCommonType(obj,  &n);
if  (mps==NULL)  return  NULL;
{code}
<before  return>
for  (i=0;  i<n;  i++)  Py_DECREF(mps[i]);
PyDataMem_FREE(mps);
{return}
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char *PyArray_Zero( *arr)

指向新创建的、大小为arr ->itemsize 的内存的指针，其中保存了该类型的 0 的表示。返回的指针ret在不再需要时，必须被使用PyDataMem_FREE (ret)释放。

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char *PyArray_One( *arr)

指向新创建的、大小为arr ->itemsize 的内存的指针，其中保存了该类型的 1 的表示。返回的指针ret在不再需要时，必须被使用PyDataMem_FREE (ret)释放。

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int PyArray_ValidType(int typenum)

如果typenum表示有效的类型编号（内置、用户定义或字符码），则返回NPY_TRUE。否则，此函数返回NPY_FALSE。

用户定义的数据类型
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void PyArray_InitArrFuncs( *f)

将所有函数指针和成员初始化为NULL。

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int PyArray_RegisterDataType( *dtype)

将数据类型注册为数组的新用户定义数据类型。该类型必须填写大部分条目。这不总是被检查的，错误可能会产生段错误。特别是，dtype结构的 typeobj 成员必须填写为具有与dtype的 elsize 成员对应的固定大小元素大小的 Python 类型。此外，如果不需要支持，f成员必须具有所需的函数：nonzero、copyswap、copyswapn、getitem、setitem 和 cast（一些转换函数可能为NULL）。为避免混淆，应选择一个唯一的字符类型码，但这并不是强制执行的，也不能在内部依赖它。

返回一个唯一标识该类型的用户定义类型编号。然后，可以使用返回的类型编号从PyArray_DescrFromType中获取指向新结构的指针。如果发生错误，则返回-1。如果此dtype已经注册（仅根据指针的地址进行检查），则返回先前分配的类型编号。

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int PyArray_RegisterCastFunc( *descr, int totype, PyArray_VectorUnaryFunc *castfunc)

注册一个低级转换函数castfunc，以将数据类型descr转换为给定的数据类型编号totype。成功返回0，失败返回-1。

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int PyArray_RegisterCanCast( *descr, int totype, scalar)

将数据类型对象descr的标量类型注册为可以安全转换为类型编号为totype的数据类型。当scalar = NPY_NOSCALAR时，注册数据类型descr的数组可以安全地转换为类型编号为totype的数据类型。成功返回值为 0，失败返回值为-1。

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int PyArray_TypeNumFromName(char const *str)

给定一个字符串，返回具有该字符串作为类型对象名称的数据类型的类型编号。如果找不到类型，则返回NPY_NOTYPE而不设置错误。仅适用于用户定义的数据类型。

NPY_OBJECT 的特殊函数

警告

当处理数组或填充有对象的缓冲区时，NumPy 会尽量确保在任何数据被读取之前用None填充这些缓冲区。但是，可能存在代码路径，其中数组只初始化为NULL。NumPy 本身接受NULL作为None的别名，但在调试模式编译时，可能会assert非NULL。

因为 NumPy 尚未在 None 初始化方面保持一致，用户必须预计在处理 NumPy 创建的缓冲区时会得到NULL的值。用户还应确保将完全初始化的缓冲区传递给 NumPy，因为将来 NumPy 可能使这成为一个严格要求。

目前有意确保在读取之前始终初始化对象数组。任何未能这样做的情况都将被视为错误。将来，用户可能可以在从任何数组中读取时依赖非空值，尽管对于刚创建的数组可能会保留例外（例如，在 ufunc 代码中的输出数组）。截至 NumPy 1.23，已知存在未正确填充的代码路径。

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int PyArray_INCREF( *op)

用于包含任何 Python 对象的数组op，根据op的数据类型，增加数组中每个对象的引用计数。如果发生错误，则返回-1，否则返回 0。

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void PyArray_Item_INCREF(char *ptr, *dtype)

根据数据类型dtype，增加位置ptr处的所有对象的引用计数的函数。如果ptr是具有任何偏移量处的对象的结构化类型的开始，则这将（递归地）增加结构化类型中所有类似对象的引用计数。

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int PyArray_XDECREF( *op)

用于包含任何 Python 对象的数组op，根据op的数据类型，减少数组中每个对象的引用计数。正常返回值为 0。如果发生错误，则返回-1。

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void PyArray_Item_XDECREF(char *ptr, *dtype)

根据记录在数据类型dtype中的对象类似项，XDECREF 位置ptr处的所有对象。这将递归地进行，以便如果dtype本身具有包含类似对象的数据类型的字段，则将 XDECREF 所有类似对象字段。

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void PyArray_FillObjectArray( *arr, *obj)

用值obj填充新创建的数组中所有包含对象数据类型的位置。不执行任何检查，但arr必须是数据类型NPY_OBJECT的单一段并且未初始化（位置中没有先前的对象）。如果需要在调用此函数之前减少对象数组中所有项目的引用计数，请使用PyArray_XDECREF（arr）。

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int PyArray_SetWritebackIfCopyBase( *arr, *base)

前提条件：arr是base的副本（尽管可能有不同的步幅、顺序等）。设置NPY_ARRAY_WRITEBACKIFCOPY标志以及arr->base，并将base设置为只读。在调用Py_DECREF之前调用PyArray_ResolveWritebackIfCopy，以便将任何更改复制回base并重置只读标志。

成功返回 0，失败返回-1。

Python 类型的一般检查
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int PyArray_Check( *op)

如果op是 Python 对象，并且其类型是PyArray_Type的子类型，则返回 true。

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int PyArray_CheckExact( *op)

如果op是 Python 对象，并且其类型是PyArray_Type，则返回 true。

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int PyArray_HasArrayInterface( *op, *out)

如果 op 实现了数组接口的任何部分，则 out 将包含使用该接口新创建的 ndarray 的新引用，或者如果在转换过程中发生错误，则 out 将包含 NULL。否则，out 将包含对Py_NotImplemented 的借用引用，并且不设置错误条件。

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int PyArray_HasArrayInterfaceType( *op, *dtype, *context, *out)

如果 op 实现了数组接口的任何部分，则 out 将包含使用该接口新创建的 ndarray 的新引用，或者如果在转换过程中发生错误，则 out 将包含 NULL。否则，out 将包含对 Py_NotImplemented 的借用引用，并且不设置错误条件。此版本允许在查找 __array__ 属性的数组接口的部分中设置 dtype。context 未使用。

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int PyArray_IsZeroDim( *op)

如果 op 是 PyArray_Type 的实例（子类）且维度为 0，则评估为真。

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PyArray_IsScalar(op, cls)

如果 op 是 Py{cls}ArrType_Type 的实例，则评估为真。

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int PyArray_CheckScalar( *op)

如果 op 是数组标量（PyGenericArr_Type 子类型的实例）之一，或者是维度为 0 的 PyArray_Type 的实例（子类），则评估为真。

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int PyArray_IsPythonNumber( *op)

如果 op 是内置数字类型（int、float、complex、long、bool）的实例，则评估为真。

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int PyArray_IsPythonScalar( *op)

如果 op 是内置 Python 标量对象（int、float、complex、bytes、str、long、bool）的实例，则评估为真。

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int PyArray_IsAnyScalar( *op)

如果 op 是 Python 标量对象（参见PyArray_IsPythonScalar）或者数组标量（PyGenericArr_Type 子类型的实例）之一，则评估为真。

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int PyArray_CheckAnyScalar( *op)

如果 op 是 Python 标量对象（参见PyArray_IsPythonScalar）、数组标量（PyGenericArr_Type 子类型的实例）或者维度为 0 的 PyArray_Type 子类型的实例之一，则评估为真。

数据类型检查

对于 typenum 宏，参数是表示枚举数组数据类型的整数。对于数组类型检查宏，参数必须是可直接解释为 PyArrayObject* 的 PyObject*。

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int PyTypeNum_ISUNSIGNED(int num)
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int PyDataType_ISUNSIGNED( *descr)
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int PyArray_ISUNSIGNED( *obj)

Type 表示无符号整数。

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int PyTypeNum_ISSIGNED(int num)
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int PyDataType_ISSIGNED( *descr)
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int PyArray_ISSIGNED( *obj)

Type 表示有符号整数。

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int PyTypeNum_ISINTEGER(int num)
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int PyDataType_ISINTEGER( *descr)
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int PyArray_ISINTEGER( *obj)

Type 表示任何整数。

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int PyTypeNum_ISFLOAT(int num)
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int PyDataType_ISFLOAT( *descr)
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int PyArray_ISFLOAT( *obj)

Type 表示任何浮点数。

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int PyTypeNum_ISCOMPLEX(int num)
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int PyDataType_ISCOMPLEX( *descr)
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int PyArray_ISCOMPLEX( *obj)

Type 表示任何复数浮点数。

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int PyTypeNum_ISNUMBER(int num)
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int PyDataType_ISNUMBER( *descr)
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int PyArray_ISNUMBER( *obj)

Type 表示任何整数、浮点数或复数浮点数。

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int PyTypeNum_ISSTRING(int num)
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int PyDataType_ISSTRING( *descr)
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int PyArray_ISSTRING( *obj)

Type 表示字符串数据类型。

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int PyTypeNum_ISPYTHON(int num)
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int PyDataType_ISPYTHON( *descr)
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int PyArray_ISPYTHON( *obj)

Type 表示枚举类型，对应于标准 Python 标量类型之一（bool、int、float 或 complex）。

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int PyTypeNum_ISFLEXIBLE(int num)
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int PyDataType_ISFLEXIBLE( *descr)
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int PyArray_ISFLEXIBLE( *obj)

类型代表灵活数组类型之一（NPY_STRING，NPY_UNICODE，或NPY_VOID）。

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int PyDataType_ISUNSIZED( *descr)

类型没有附加大小信息，并且可以调整大小。应仅在灵活的数据类型上调用。附加到数组的类型将始终具有尺寸，因此该宏的数组形式不存在。

在 1.18 版本中更改。

对于没有字段的结构化数据类型，此函数现在返回 False。

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int PyTypeNum_ISUSERDEF(int num)
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int PyDataType_ISUSERDEF( *descr)
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int PyArray_ISUSERDEF( *obj)

类型代表用户定义的类型。

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int PyTypeNum_ISEXTENDED(int num)
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int PyDataType_ISEXTENDED( *descr)
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int PyArray_ISEXTENDED( *obj)

类型是灵活的或用户定义的。

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int PyTypeNum_ISOBJECT(int num)
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int PyDataType_ISOBJECT( *descr)
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int PyArray_ISOBJECT( *obj)

类型代表对象数据类型。

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int PyTypeNum_ISBOOL(int num)
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int PyDataType_ISBOOL( *descr)
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int PyArray_ISBOOL( *obj)

类型代表布尔数据类型。

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int PyDataType_HASFIELDS( *descr)
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int PyArray_HASFIELDS( *obj)

类型具有与之关联的字段。

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int PyArray_ISNOTSWAPPED( *m)

如果数组m的数据区域根据数组的数据类型描述符符合机器字节顺序，则评估为真。

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int PyArray_ISBYTESWAPPED( *m)

如果数组m的数据区域根据数组的数据类型描述符不符合机器字节顺序，则评估为真。

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PyArray_EquivTypes( *type1, *type2)

如果type1和type2实际上代表此平台上的等效类型（忽略每种类型的 fortran 成员），则返回NPY_TRUE。例如，在 32 位平台上，NPY_LONG和NPY_INT是等效的。否则返回NPY_FALSE。

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PyArray_EquivArrTypes( *a1, *a2)

如果a1和a2是具有等效类型（对于此平台）的数组，则返回NPY_TRUE。

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PyArray_EquivTypenums(int typenum1, int typenum2)

PyArray_EquivTypes（…）的特殊情况，不接受灵活的数据类型，但可能更容易调用。

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int PyArray_EquivByteorders(int b1, int b2)

如果字节顺序字符b1和b2（NPY_LITTLE，NPY_BIG，NPY_NATIVE，NPY_IGNORE）相等或相等于它们对本机字节顺序的规范，则为真。因此，在小端机器上，NPY_LITTLE和NPY_NATIVE是等效的，在大端机器上则不是。

转换数据类型
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*PyArray_Cast( *arr, int typenum)

主要用于向后兼容 Numeric C-API 和对非灵活类型进行简单转换。返回一个新的数组对象，其中的元素被转换为数据类型typenum，它必须是枚举类型之一而不是灵活类型。

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*PyArray_CastToType( *arr, *type, int fortran)

返回指定类型的新数组，将arr的元素适当转换。fortran 参数指定输出数组的排序方式。

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int PyArray_CastTo( *out, *in)

截至 1.6 版本，此函数只是调用PyArray_CopyInto来处理转换。

将in数组的元素转换为out数组。输出数组应该是可写的，具有输入数组的元素数量的整数倍（可以将多个副本放入 out），并且具有内置类型之一的数据类型。成功时返回 0，如果发生错误则返回-1。

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PyArray_VectorUnaryFunc *PyArray_GetCastFunc( *from, int totype)

返回从给定描述符转换为内置类型编号的低级转换函数。如果不存在转换函数，则返回 NULL 并设置错误。使用此函数而不是直接访问 from ->f->cast 将允许支持添加到描述符转换字典的任何用户定义的转换函数。

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int PyArray_CanCastSafely(int fromtype, int totype)

如果 fromtype 的数组可以在不丢失信息的情况下转换为 totype 的数组，则返回非零值。例外情况是允许将 64 位整数转换为 64 位浮点值，即使这可能导致大整数失去精度，也不会隐式请求使用 long double。此函数不根据灵活数组类型的长度进行检查。

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int PyArray_CanCastTo( *fromtype, *totype)

PyArray_CanCastTypeTo 在 NumPy 1.6 及更高版本中取代了这个函数。

等效于 PyArray_CanCastTypeTo(fromtype, totype, NPY_SAFE_CASTING)。

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int PyArray_CanCastTypeTo( *fromtype, *totype, casting)

自 1.6 版本开始提供。

如果数据类型为 fromtype（包括灵活类型），根据转换规则 casting，可以安全地转换为数据类型为 totype（包括灵活类型）的数组，则返回非零值。对于简单类型，使用 NPY_SAFE_CASTING，基本上是 PyArray_CanCastSafely 的一个包装器，但对于字符串或 Unicode 等灵活类型，它会考虑到它们的大小。只有当字符串或 Unicode 类型足够大以容纳要转换的整数/浮点数类型的最大值时，整数和浮点数类型才可以使用 NPY_SAFE_CASTING 转换为字符串或 Unicode 类型。

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int PyArray_CanCastArrayTo( *arr, *totype, casting)

自 1.6 版本开始提供。

根据给定的 casting 规则，如果 arr 可以根据转换规则转换为 totype，则返回非零值。如果 arr 是数组标量，则还将考虑其值，并且当值转换为较小类型时不会溢出或截断时也返回非零值。

这几乎与 PyArray_CanCastTypeTo(PyArray_MinScalarType(arr), totype, casting) 的结果相同，但它还处理了一个特殊情况，因为具有相同位数的类型的 uint 值集合不是 int 值集合的子集。

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*PyArray_MinScalarType( *arr)

自 1.6 版本开始提供。

如果 arr 是数组，则返回其数据类型描述符；但如果 arr 是数组标量（维度为 0），则找到可将值转换为的最小尺寸的数据类型，而不会溢出或截断为整数。

此函数不会将复数转换为浮点数，也不会将任何值转换为布尔值，但当标量值为正时，会将有符号整数转换为无符号整数。

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*PyArray_PromoteTypes( *type1, *type2)

自 1.6 版本开始提供。

找到 type1 和 type2 可以安全转换为的最小大小和种类的数据类型。这个函数是对称的和可结合的。字符串或 unicode 结果将是存储将输入类型转换为字符串或 unicode 的最大值所需的正确大小。

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*PyArray_ResultType( narrs, **arrs, ndtypes, **dtypes)

1.6 版本中新增。

这将类型提升应用于所有输入数组和 dtype 对象，使用 NumPy 规则来组合标量和数组，以确定给定操作的输出类型。这是 ufuncs 产生的相同结果类型。

更详细了解类型提升算法的文档，请参阅numpy.result_type。

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int PyArray_ObjectType( *op, int mintype)

此函数已被 PyArray_MinScalarType 和/或 PyArray_ResultType 取代。

这个函数对确定两个或更多数组可以转换为的共同类型非常有用。它仅适用于非灵活数组类型，因为没有传递任何项目大小信息。mintype 参数表示可接受的最小类型，op 表示将转换为数组的对象。返回值是代表 op 应该具有的数据类型的枚举类型号。

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**PyArray_ConvertToCommonType( *op, int *n)

此提供的功能在 1.6 中引入了带有标志NPY_ITER_COMMON_DTYPE或对所有操作数具有相同 dtype 参数的迭代器NpyIter中大部分已被取代。

将包含在op中的 Python 对象的序列转换为具有相同数据类型的 ndarrays 数组。类型的选择方式与PyArray_ResultType相同。序列的长度在n中返回，返回值为n长度的PyArrayObject指针数组（如果发生错误，则返回NULL）。调用此例程的调用者必须释放返回的数组（使用PyDataMem_FREE），并且其中的所有数组对象都必须被DECREF‘d，否则将发生内存泄漏。下面的示例模板代码显示了典型的用法：

自版本 1.18.0 更改：标量和零维数组的混合现在会产生一个能够容纳标量值的类型。以前，优先考虑数组的 dtype。

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mps  =  PyArray_ConvertToCommonType(obj,  &n);
if  (mps==NULL)  return  NULL;
{code}
<before  return>
for  (i=0;  i<n;  i++)  Py_DECREF(mps[i]);
PyDataMem_FREE(mps);
{return}
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char *PyArray_Zero( *arr)

指向新创建的大小为arr ->itemsize 的内存的指针，该内存保存该类型的表示为 0 的表示。返回的指针ret，必须使用 PyDataMem_FREE (ret) 释放，当不再需要时。

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char *PyArray_One( *arr)

指向新创建的大小为arr ->itemsize 的内存的指针，该内存保存该类型的表示为 1 的表示。返回的指针ret，必须使用 PyDataMem_FREE (ret) 释放，当不再需要时。

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int PyArray_ValidType(int typenum)

如果typenum表示有效的类型号（内置的或用户定义的或字符代码），则返回NPY_TRUE。否则，该函数返回NPY_FALSE。

用户定义的数据类型
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void PyArray_InitArrFuncs( *f)

初始化所有函数指针和成员为NULL。

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int PyArray_RegisterDataType( *dtype)

注册一个数据类型为数组的新用户定义数据类型。该类型必须填写大部分条目。这通常不会被检查，并且会产生段错误。特别是，dtype结构的 typeobj 成员必须填写有一个具有与dtype中的元素大小相对应的固定大小元素大小的 Python 类型。此外，f成员必须具有所需的函数：nonzero、copyswap、copyswapn、getitem、setitem 和 cast（如果不需要支持，则一些转换函数可能为NULL）。为避免混淆，应选择一个唯一的字符类型码，但这并未强制执行，且在内部不依赖于此。

返回一个用户定义类型数字，用于唯一标识该类型。然后可以使用返回的类型号从PyArray_DescrFromType中获取到新结构的指针。如果发生错误则返回-1。如果已经注册过这个dtype(只根据指针的地址检查)，则返回先前分配的类型号。

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int PyArray_RegisterCastFunc( *descr, int totype, PyArray_VectorUnaryFunc *castfunc)

注册一个低级转换函数castfunc，以从数据类型descr转换为给定的数据类型号totype。任何旧的转换函数都将被覆盖。成功时返回0，失败时返回-1。

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int PyArray_RegisterCanCast( *descr, int totype, scalar)

将数据类型号totype注册为可以从给定scalar类型的数据类型对象descr进行转换。使用scalar = NPY_NOSCALAR来注册，即一个数据类型为descr的数组可以安全地转换为类型编号为totype的数据类型。成功时返回值为 0，失败时返回-1。

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int PyArray_TypeNumFromName(char const *str)

给定一个字符串，返回具有该字符串为类型对象名称的数据类型的类型号。如果找不到类型，则返回NPY_NOTYPE而不设置错误。仅适用于用户定义的数据类型。

NPY_OBJECT 的特殊功能

警告

当使用填充有对象的数组或缓冲区时，NumPy 会尽量确保在可以读取任何数据之前，这些缓冲区都填充有None。但是，可能存在代码路径，其中数组只被初始化为NULL。NumPy 本身接受NULL作为None的别名，但在调试模式下编译时，可能会assert非NULL。

因为 NumPy 在初始化为 None 方面尚不一致，用户必须在处理由 NumPy 创建的缓冲区时，预期得到一个NULL值。用户还应该确保向 NumPy 传递完全初始化的缓冲区，因为 NumPy 将来可能会将此作为强制要求。

目前打算确保 NumPy 在可以读取对象数组之前总是初始化它们。任何未能这样做的情况将被视为错误。将来，用户可以依赖于从任何数组中读取时为非 NULL 值，尽管可能会为新创建的数组的写入保留异常（例如，在 ufunc 代码中的输出数组）。截至 NumPy 1.23，存在已知的代码路径存在未进行正确填充的情况。

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int PyArray_INCREF( *op)

用于包含任何 Python 对象的数组 op。根据op的数据类型来增加数组中每个对象的引用计数。如果发生错误，则返回-1，否则返回 0。

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void PyArray_Item_INCREF(char *ptr, *dtype)

一个函数，根据数据类型 dtype 来增加位置ptr处的所有对象的引用计数。如果ptr是具有偏移量处的对象的结构类型的起始位置，则这将（递归地）增加结构类型中所有类似对象的引用计数。

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int PyArray_XDECREF( *op)

用于包含任何 Python 对象的数组 op。它根据op的数据类型来递减数组中每个对象的引用计数。正常的返回值是 0。如果发生错误，返回-1。

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void PyArray_Item_XDECREF(char *ptr, *dtype)

一个函数，用于按照数据类型 dtype 中记录的位置 ptr 来 XDECREF 所有类似对象的项目。这将递归地工作，以便如果 dtype 本身具有包含类似对象的数据类型的字段，则将 XDECREF 所有类似对象的字段。

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void PyArray_FillObjectArray( *arr, *obj)

用单个值 obj 填充新创建的数组中结构的所有位置，该结构具有对象数据类型。不执行任何检查，但 arr 必须是NPY_OBJECT数据类型的单段且未初始化（位置中没有以前的对象）。如果需要在调用此函数之前递减对象数组中的所有项目，请使用PyArray_XDECREF (arr)。

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int PyArray_SetWritebackIfCopyBase( *arr, *base)

先决条件：arr是base的副本（尽管可能具有不同的步幅、顺序等）。设置NPY_ARRAY_WRITEBACKIFCOPY标志和arr->base，并将base设置为只读。在调用 Py_DECREF 之前，调用PyArray_ResolveWritebackIfCopy以将任何更改复制回base并重置只读标志。

返回 0 表示成功，-1 表示失败。

数组标志

结构PyArrayObject的flags属性包含有关数组使用的内存的重要信息（由数据成员指向）。此标志信息必须保持准确，否则可能会产生奇怪的结果，甚至可能会出现段错误。

有 6 个（二进制）标志描述了数据缓冲区使用的内存区域。这些常量在 arrayobject.h 中定义，并确定了标志的位位置。Python 公开了一个很好的基于属性的接口，以及一个类似于字典的接口，用于获取（如果合适，设置）这些标志。

所有类型的内存区域都可以由 ndarray 指向，这需要这些标志。如果你在 C 代码中得到一个任意的 PyArrayObject，你需要注意已设置的标志。如果你需要保证某种类型的数组（例如 NPY_ARRAY_C_CONTIGUOUS 和 NPY_ARRAY_BEHAVED），那么将这些要求传递给 PyArray_FromAny 函数。

基本数组标志

一个 ndarray 可以有一个数据段，不是一个简单连续的良好内存块，你可以操纵它。它可能不会与字边界对齐（在某些平台上非常重要）。它的数据可能与机器识别的字节顺序不同。它可能不可写。它可能是 Fortran 连续的顺序。数组标志用于指示与数组相关的数据可以说什么。

在 NumPy 的 1.6 版本及更早版本中，以下标志中没有在它们中间使用 ARRAY 宏命名空间。这种常量命名形式在 1.7 版本中已经过时。

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NPY_ARRAY_C_CONTIGUOUS

数据区域是以 C 风格连续顺序排列的（最后一个索引变化最快）。

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NPY_ARRAY_F_CONTIGUOUS

数据区域是以 Fortran 风格连续顺序排列的（第一个索引变化最快）。

注意

数组可以同时是 C 风格和 Fortran 风格连续的。这对于 1 维数组是清楚的，但对于更高维度的数组也是真实的。

即使对于连续的数组，对于给定维度 arr.strides[dim] 的步幅可能是任意的，如果 arr.shape[dim] == 1 或数组没有元素。对于 C 风格连续数组或 Fortran 风格连续数组，通常不会满足 self.strides[-1] == self.itemsize 或 self.strides[0] == self.itemsize。从 C API 中访问数组的 itemsize 的正确方法是 PyArray_ITEMSIZE(arr)。

另见

ndarray 的内部内存布局

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NPY_ARRAY_OWNDATA

数据区域是由该数组拥有的。不应该手动设置，而是创建一个包装数据的 PyObject 并将数组的基础设置为该对象。例如，请参阅 test_mem_policy 中的测试。

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NPY_ARRAY_ALIGNED

数据区域和所有数组元素都适当地对齐。

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NPY_ARRAY_WRITEABLE

数据区域可以被写入。

注意上述 3 个标志被定义为一个新的、良好的数组，这些标志被定义为 true。

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NPY_ARRAY_WRITEBACKIFCOPY

数据区域表示一个（良好的）副本，在调用 PyArray_ResolveWritebackIfCopy 时应将其信息传输回原始副本。

这是一个特殊的标志，如果此数组表示的是因用户在 PyArray_FromAny 中需要某些标志而创建的副本，并且必须对某个其他数组进行复制（且用户要求在这种情况下设置此标志），则设置此标志。然后，基本属性将指向“不规范”数组（设置为只读）。PyArray_ResolveWritebackIfCopy 将其内容复制回“不规范”数组（必要时进行转换），并将“不规范”数组重置为 NPY_ARRAY_WRITEABLE。如果“不规范”数组一开始就不是 NPY_ARRAY_WRITEABLE，则 PyArray_FromAny 将返回一个错误，因为无法进行 NPY_ARRAY_WRITEBACKIFCOPY。

PyArray_UpdateFlags (obj, flags) 将更新obj->flags，使其符合flags，而flags可以是NPY_ARRAY_C_CONTIGUOUS、NPY_ARRAY_F_CONTIGUOUS、NPY_ARRAY_ALIGNED或NPY_ARRAY_WRITEABLE之一。

数组标志的组合
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NPY_ARRAY_BEHAVED

NPY_ARRAY_ALIGNED | NPY_ARRAY_WRITEABLE

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NPY_ARRAY_CARRAY

NPY_ARRAY_C_CONTIGUOUS | NPY_ARRAY_BEHAVED

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NPY_ARRAY_CARRAY_RO

NPY_ARRAY_C_CONTIGUOUS | NPY_ARRAY_ALIGNED

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NPY_ARRAY_FARRAY

NPY_ARRAY_F_CONTIGUOUS | NPY_ARRAY_BEHAVED

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NPY_ARRAY_FARRAY_RO

NPY_ARRAY_F_CONTIGUOUS | NPY_ARRAY_ALIGNED

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NPY_ARRAY_DEFAULT

NPY_ARRAY_CARRAY

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NPY_ARRAY_UPDATE_ALL

NPY_ARRAY_C_CONTIGUOUS | NPY_ARRAY_F_CONTIGUOUS | NPY_ARRAY_ALIGNED

类似标志的常量

这些常量用于PyArray_FromAny（及其宏形式）中，以指定新数组的期望属性。

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NPY_ARRAY_FORCECAST

强制转换为所需类型，即使这样做会丢失信息。

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NPY_ARRAY_ENSURECOPY

确保结果数组是原始数组的副本。

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NPY_ARRAY_ENSUREARRAY

确保结果对象是一个真正的 ndarray，而不是一个子类。

标志检查

对于所有这些宏，arr 必须是（子类的）PyArray_Type 的实例。

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int PyArray_CHKFLAGS( *arr, int flags)

第一个参数 arr 必须是一个 ndarray 或其子类。参数flags应该是一个整数，由数组可能拥有的标志的位组合组成：NPY_ARRAY_C_CONTIGUOUS, NPY_ARRAY_F_CONTIGUOUS, NPY_ARRAY_OWNDATA, NPY_ARRAY_ALIGNED, NPY_ARRAY_WRITEABLE, NPY_ARRAY_WRITEBACKIFCOPY。

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int PyArray_IS_C_CONTIGUOUS( *arr)

如果 arr 是 C 风格连续的，则为真。

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int PyArray_IS_F_CONTIGUOUS( *arr)

如果 arr 是 Fortran 风格连续的，则为真。

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int PyArray_ISFORTRAN( *arr)

如果 arr 是 Fortran 风格的连续存储且不是 C 风格的连续存储，则为真。 PyArray_IS_F_CONTIGUOUS 是测试 Fortran 风格连续性的正确方式。

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int PyArray_ISWRITEABLE( *arr)

如果 arr 的数据区域可以写入，则为真。

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int PyArray_ISALIGNED( *arr)

如果 arr 的数据区域在机器上是正确对齐的，则为真。

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int PyArray_ISBEHAVED( *arr)

如果 arr 的数据区域根据其描述符是对齐的且可写，并且符合机器字节顺序，则为真。

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int PyArray_ISBEHAVED_RO( *arr)

如果 arr 的数据区域是对齐的并且符合机器字节顺序，则为真。

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int PyArray_ISCARRAY( *arr)

如果 arr 的数据区域是 C 风格连续的，并且 PyArray_ISBEHAVED (arr) 为 true，则为真。

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int PyArray_ISFARRAY( *arr)

如果 arr 的数据区域是 Fortran 风格连续的，并且 PyArray_ISBEHAVED (arr) 为 true，则为真。

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int PyArray_ISCARRAY_RO( *arr)

如果 arr 的数据区域是 C 风格的连续存储，对齐且符合机器字节顺序，则为真。

代码语言：javascript
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int PyArray_ISFARRAY_RO( *arr)

如果 arr 的数据区域是 Fortran 风格连续的，对齐且符合机器字节顺序**，** 则为真。

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int PyArray_ISONESEGMENT( *arr)

如果 arr 的数据区域由一个（C 风格或 Fortran 风格）连续段组成，则为真。

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void PyArray_UpdateFlags( *arr, int flagmask)

NPY_ARRAY_C_CONTIGUOUS、NPY_ARRAY_ALIGNED 和 NPY_ARRAY_F_CONTIGUOUS 数组标志可以从数组对象本身 “计算” 出来。此程序根据 flagmask 指定的方式通过进行所需的计算来更新 arr 中的一个或多个标志。

警告

当数组进行操作可能导致这些标志发生变化时，保持标志更新是很重要的。稍后在 NumPy 中依赖这些标志状态进行的计算不会重复进行计算以更新它们。

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int PyArray_FailUnlessWriteable( *obj, const char *name)

如果obj是可写的，此函数不执行任何操作并返回 0。如果obj不可写，则引发异常并返回-1。它也可以执行其他一些工作，比如对即将成为视图的数组发出警告。写入数组之前一定要在某个时刻调用此函数。

name是数组的名称，用于提供更好的错误消息。它可以是类似于“分配目标”、“输出数组”甚至只是“数组”之类的东西。

基本数组标志

一个 ndarray 可能有一个数据段，它不是一个简单的连续的行为良好的内存块，你可以对其进行操作。它可能不与字边界对齐（在一些平台上非常重要）。它可能具有与机器识别不同的字节顺序。它可能是不可写的。它可能是 Fortran 连续顺序的。数组标志用于指示与数组关联的数据可以说什么。

在 NumPy 的 1.6 版本及更早版本中，以下标志没有在它们中包含 MACRO 名称空间。这种常量名称形式在 1.7 中已经被弃用。

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NPY_ARRAY_C_CONTIGUOUS

数据区域以 C 风格的连续顺序排列（最后一个索引变化最快）。

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NPY_ARRAY_F_CONTIGUOUS

数据区域以 Fortran 风格的连续顺序排列（第一个索引变化最快）。

注意

数组可以同时是 C 风格和 Fortran 风格连续的。这对于 1 维数组是显而易见的，但对于更高维的数组也可能成立。

即使对于连续数组，对于给定维度的步长arr.strides[dim]可能是任意的，如果arr.shape[dim] == 1或者数组没有元素。对于 C 风格的连续数组，通常self.strides[-1] == self.itemsize或者对于 Fortran 风格的连续数组self.strides[0] == self.itemsize是错误的。从 C API 访问数组的itemsize的正确方式是PyArray_ITEMSIZE(arr)。

请参阅

ndarray 的内部内存布局

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NPY_ARRAY_OWNDATA

数据区域归此数组所有。不应手动设置，而是创建一个包装数据的PyObject，并将数组的基础设置为该对象。例如，请参阅test_mem_policy中的测试。

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NPY_ARRAY_ALIGNED

数据区域和所有数组元素都被适当地对齐。

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NPY_ARRAY_WRITEABLE

数据区域可以被写入。

请注意，上述的 3 个标志被定义为一个新的、行为良好的数组具有这些标志为真。

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NPY_ARRAY_WRITEBACKIFCOPY

数据区域表示一个（行为良好的）副本，当调用PyArray_ResolveWritebackIfCopy时，其信息应被传输回原始数组。

这是一个特殊标志，如果该数组代表因用户要求 PyArray_FromAny 中存在某些特定标志而必须对其他数组进行复制而产生的副本，那么就会设置这个标志。然后，base 属性指向“不端正”的数组（设置为只读）。 PyArray_ResolveWritebackIfCopy 将把其内容复制回“不端正”的数组（必要时转换类型），并将“不端正”的数组重置为 NPY_ARRAY_WRITEABLE。如果“不端正”的数组一开始就不是 NPY_ARRAY_WRITEABLE，那么 PyArray_FromAny 将返回错误，因为此时不可能设置 NPY_ARRAY_WRITEBACKIFCOPY。

PyArray_UpdateFlags (obj, flags) 将为 flags 更新 obj->flags，其中 flags 可以是 NPY_ARRAY_C_CONTIGUOUS、NPY_ARRAY_F_CONTIGUOUS、NPY_ARRAY_ALIGNED 或 NPY_ARRAY_WRITEABLE 中的任何一个。

数组标志的组合
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NPY_ARRAY_BEHAVED

NPY_ARRAY_ALIGNED | NPY_ARRAY_WRITEABLE

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NPY_ARRAY_CARRAY

NPY_ARRAY_C_CONTIGUOUS | NPY_ARRAY_BEHAVED

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NPY_ARRAY_CARRAY_RO

NPY_ARRAY_C_CONTIGUOUS | NPY_ARRAY_ALIGNED

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NPY_ARRAY_FARRAY

NPY_ARRAY_F_CONTIGUOUS | NPY_ARRAY_BEHAVED

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NPY_ARRAY_FARRAY_RO

NPY_ARRAY_F_CONTIGUOUS | NPY_ARRAY_ALIGNED

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NPY_ARRAY_DEFAULT

NPY_ARRAY_CARRAY

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NPY_ARRAY_UPDATE_ALL

NPY_ARRAY_C_CONTIGUOUS | NPY_ARRAY_F_CONTIGUOUS | NPY_ARRAY_ALIGNED

类似标志的常量

这些常量用于 PyArray_FromAny（及其宏形��）中，用于指定新数组的期望属性。

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NPY_ARRAY_FORCECAST

强制转换为所需类型，即使在不丢失信息的情况下也无法执行。

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NPY_ARRAY_ENSURECOPY

确保生成的数组是原始数组的副本。

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NPY_ARRAY_ENSUREARRAY

确保生成的对象是一个实际的 ndarray，而不是一个子类。

标志检查

对于所有这些宏，arr必须是PyArray_Type的实例或子类。

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int PyArray_CHKFLAGS( *arr, int flags)

第一个参数，arr，必须是一个 ndarray 或其子类。参数flags应该是一个整数，由数组可能具有的所有标志的位组合组成：NPY_ARRAY_C_CONTIGUOUS，NPY_ARRAY_F_CONTIGUOUS，NPY_ARRAY_OWNDATA，NPY_ARRAY_ALIGNED，NPY_ARRAY_WRITEABLE，NPY_ARRAY_WRITEBACKIFCOPY。

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int PyArray_IS_C_CONTIGUOUS( *arr)

评估如果arr是 C 风格连续的是真。

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int PyArray_IS_F_CONTIGUOUS( *arr)

评估如果arr是 Fortran 风格连续的是真。

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int PyArray_ISFORTRAN( *arr)

评估如果arr是 Fortran 风格连续并且不是 C 风格连续。PyArray_IS_F_CONTIGUOUS 是测试 Fortran 风格连续性的正确方式。

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int PyArray_ISWRITEABLE( *arr)

评估如果arr的数据区域可以被写入是真

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int PyArray_ISALIGNED( *arr)

评估如果arr的数据区域在机器上正确对齐是真。

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int PyArray_ISBEHAVED( *arr)

评估如果arr的数据区域是对齐的、可写的并且按照其描述符的机器字节顺序排列是真。

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int PyArray_ISBEHAVED_RO( *arr)

评估arr的数据区域是否对齐并且按照机器字节顺序排列是真。

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int PyArray_ISCARRAY( *arr)

评估如果arr的数据区域是 C 风格连续的，且PyArray_ISBEHAVED (arr)为真，则为真。

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int PyArray_ISFARRAY( *arr)

评估如果arr的数据区域是 Fortran 风格连续的，并且PyArray_ISBEHAVED (arr)是真。

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int PyArray_ISCARRAY_RO( *arr)

评估如果arr的数据区域是 C 风格连续的、对齐的并且按照机器字节顺序排列是真。

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int PyArray_ISFARRAY_RO( *arr)

评估如果arr的数据区域是 Fortran 风格连续的、对齐的并且按照机器字节顺序排列**.**是真。

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int PyArray_ISONESEGMENT( *arr)

评估如果arr的数据区域由单个（C 风格或 Fortran 风格）连续段组成是真。

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void PyArray_UpdateFlags( *arr, int flagmask)

NPY_ARRAY_C_CONTIGUOUS，NPY_ARRAY_ALIGNED和NPY_ARRAY_F_CONTIGUOUS数组标志可以从数组对象本身“计算”出来。该例程通过执行所需的计算，根据flagmask指定的参数更新arr的一个或多个标志。

警告

在进行可能导致它们发生变化的数组处理时，保持标志的更新（使用PyArray_UpdateFlags可以有所帮助）是非常重要的。 NumPy 中依赖于这些标志状态的后续计算不会重复计算以更新它们。

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int PyArray_FailUnlessWriteable( *obj, const char *name)

如果obj可写，该函数什么也不做并返回 0。如果obj不可写，它会引发异常并返回-1。它还可能进行其他一些内部管理工作，比如针对正在转换为视图的数组发出警告。在对数组进行写操作之前，一定要在某个时候调用此函数。

name是数组的名称，用于提供更好的错误消息。可以是“赋值目标”，“输出数组”，甚至只是“数组”之类的东西。

数组方法的替代 API

转换
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*PyArray_GetField( *self, *dtype, int offset)

等同于ndarray.getfield (self, dtype, offset)。此函数窃取引用到PyArray_Descr并返回一个使用当前数组中指定offset字节位置上的数据创建的给定dtype的新数组。新数组类型的offset加上其 itemsize 必须小于self ->descr->elsize，否则会引发错误。使用原始数组的相同形状和跨度。因此，此函数的效果是从结构化数组中返回字段。但它也可以用于从任何数组类型中选择特定的字节或字节组。

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int PyArray_SetField( *self, *dtype, int offset, *val)

等同于ndarray.setfield (self, val, dtype, offset )。将从指定offset字节开始并且具有给定dtype的字段设置为val。offset加上dtype ->elsize 必须小于self ->descr->elsize，否则会引发错误。否则，将val参数转换为数组并复制到所指向的字段中。如有必要，目标数组的元素将重复以填充，但目标数组中的元素数量必须是val元素数量的整数倍。

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*PyArray_Byteswap( *self, inplace)

等同于ndarray.byteswap (self, inplace)。返回一个数据区域进行字节交换的数组。如果inplace非零，那么就原地进行字节交换并返回对自身的引用。否则，创建一个字节交换的副本，并保持自身不变。

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*PyArray_NewCopy( *old, order)

等同于ndarray.copy (self, fortran)。创建一个old数组的副本。返回的数组始终是对齐的和可写的，并且数据的解释与旧数组相同。如果order是NPY_CORDER，则返回一个 C 风格的连续数组。如果order是NPY_FORTRANORDER，则返回一个 Fortran 风格的连续数组。如果order is NPY_ANYORDER，则返回的数组仅在旧数组为 Fortran 风格连续时才是 Fortran 风格连续；否则，它就是 C 风格连续的。

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*PyArray_ToList( *self)

相当于ndarray.tolist (self)。从自我返回一个嵌套的 Python 列表。

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*PyArray_ToString( *self, order)

相当于ndarray.tobytes (self, order)。以 Python 字符串的形式返回此数组的字节。

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*PyArray_ToFile( *self, FILE *fp, char *sep, char *format)

以 C 风格的连续方式将自我的内容写入文件指针fp中。如果sep是字符串“”或NULL，则以二进制字节形式写入数据。否则，使用sep字符串作为项目分隔符，以文本形式写入自我的内容。将每个项目打印到文件中。如果format字符串不是NULL或“”，那么它是一个 Python 打印语句格式字符串，显示如何写入项目。

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int PyArray_Dump( *self, *file, int protocol)

将对象自我在给定的文件（可以是字符串或 Python 文件对象）中保存起来。如果file是 Python 字符串，则被视为文件的名称，然后以二进制模式打开。使用给定的protocol（如果protocol为负数，则使用最高可用值）。这只是 cPickle.dump(self, file, protocol)的简单包装。

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*PyArray_Dumps( *self, int protocol)

将自我中的对象 pickle 为 Python 字符串并返回它。使用提供的 Pickle protocol（如果protocol为负数，则使用最高可用值）。

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int PyArray_FillWithScalar( *arr, *obj)

用给定的标量对象obj填充数组arr。首先将对象转换为arr的数据类型，然后复制到每个位置。如果发生错误，则返回-1，否则返回 0。

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*PyArray_View( *self, *dtype, *ptype)

相当于ndarray.view (self, dtype)。将数组自我作为可能不同数据类型的新视图返回，并作为不同的数组子类ptype。

如果dtype为NULL，则返回的数组将具有与自我相同的数据类型。新数据类型必须与自我的大小一致。要么项目大小必须相同，要么自我必须是单段的，并且总字节数必须相同。在后一种情况下，返回的数组的维数将在最后一个（或第一个对于 Fortran 样式连续数组）维度上进行更改。返回数组的数据区域与自我完全相同。

形状操作
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*PyArray_Newshape( *self, *newshape, order)

结果将是一个新数组（如果可能的话指向与自我相同的内存位置），但具有newshape给定的形状。如果新形状与自我的步幅不兼容，则将返回具有新指定形状的数组的副本。

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*PyArray_Reshape( *self, *shape)

相当于ndarray.reshape (self, shape)，其中shape是一个序列。将shape转换为PyArray_Dims结构，并在内部调用PyArray_Newshape。为了向后兼容 - 不建议使用

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*PyArray_Squeeze( *self)

等同于ndarray.squeeze（self）。返回* self *的所有长度为 1 的维度均已移除的新视图。

警告

矩阵对象始终是 2 维的。因此，数组的矩阵子类上调用PyArray_Squeeze不产生任何效果。

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*PyArray_SwapAxes( *self, int a1, int a2)

等同于ndarray.swapaxes（self，a1，a2）。返回的数组是* self 中给定轴a1和a2*交换后的新视图。

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*PyArray_Resize( *self, *newshape, int refcheck, fortran)

等同于ndarray.resize（self，newshape，refcheck = refcheck，order=fortran）。此函数仅适用于单段数组。它会就地更改* self 的形状，并且如果 newshape 的元素总数与旧形状不同时，将为 self 重新分配内存。如果需要重新分配，则 self *必须拥有其数据，self - >base==NULL，self - >weakrefs==NULL，并且（除非 refcheck 为 0）不能被任何其他数组引用。 fortran 参数可以是NPY_ANYORDER、NPY_CORDER或NPY_FORTRANORDER。目前对它没有影响。将来可能用于确定在构建维度不同的数组时，调整大小操作应如何查看数据。成功时返回 None，出错时返回 NULL。

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*PyArray_Transpose( *self, *permute)

等同于ndarray.transpose（self，permute）。根据数据结构* permute 重新排列 ndarray 对象 self 的轴并返回结果。如果 permute 为NULL，则结果数组的轴被颠倒。例如，如果self的形状为(10\times20\times30)，并且permute*.ptr为（0,2,1），则结果的形状为(10\times30\times20.)如果* permute *为NULL，则结果的形状为(30\times20\times10.)

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*PyArray_Flatten( *self, order)

等同于ndarray.flatten（self，order）。返回数组的 1 维副本。如果order为NPY_FORTRANORDER，则按 Fortran 顺序扫描元素（第一维最快变化）。如果order为NPY_CORDER，则按 C 顺序扫描self的元素（最后一维最快变化）。如果order为NPY_ANYORDER，则使用PyArray_ISFORTRAN（self）的结果确定要展平的顺序。

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*PyArray_Ravel( *self, order)

等价于self.ravel(order)。与PyArray_Flatten (self, order)具有相同的基本功能，除了如果order为 0 且self是 C 风格连续的，则形状会被改变但不执行复制。

项目选择和操作。
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*PyArray_TakeFrom( *self, *indices, int axis, *ret, clipmode)

等价于ndarray.take (self, indices, axis, ret, clipmode)，除了在 Python 中axis =None 的情况下通过在 C 中设置axis = NPY_MAXDIMS来获得。沿给定的axis提取self中由整数值indices指定的项目。clipmode 参数可以是NPY_RAISE、NPY_WRAP或NPY_CLIP，以表示对越界索引的处理方式。ret参数可以指定输出数组，而不是在内部创建一个新的。

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*PyArray_PutTo( *self, *values, *indices, clipmode)

等价于self.put(values, indices, clipmode)。将values放入self中对应（展平的）indices的位置。如果values太小，它将根据需要重复。

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*PyArray_PutMask( *self, *values, *mask)

在mask对应为真的位置（使用展平的上下文）将values放入self中。mask和self数组必须具有相同的元素总数。如果values太小，将根据需要重复。

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*PyArray_Repeat( *self, *op, int axis)

等价于ndarray.repeat (self, op, axis)。沿给定的axis复制self中的元素op次。op可以是一个标量整数或长度为self ->dimensions[axis]的序列，表示在轴上重复每个项目的次数。

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*PyArray_Choose( *self, *op, *ret, clipmode)

等价于ndarray.choose (self, op, ret, clipmode)。根据self中的整数值，从op中的数组序列中选择元素，创建一个新数组。这些数组必须全部可以广播到相同的形状，并且self中的条目应在 0 和 len(op)之间。如果ret为 NULL，则输出被放置在ret中，否则将创建新的输出。clipmode参数决定当self中的条目不在 0 和 len(op)之间时的行为。

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NPY_RAISE

引发 ValueError;

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NPY_WRAP

将小于 0 的值通过添加 len(op)来封装，将大于等于 len(op)的值通过减去 len(op)来封装，直到它们在范围内；

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NPY_CLIP

所有值都被限制在 0, len(op) )的范围内。

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*PyArray_Sort( *self, int axis, kind)

等价于[ndarray.sort (self, axis, kind)。返回一个按axis排序的self数组。数组使用由kind表示的算法排序，它是一个整数/枚举，指向所使用的排序算法的类型。

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*PyArray_ArgSort( *self, int axis)

等同于ndarray.argsort（self，axis）。返回一个索引数组，按给定的axis选择这些索引将返回self的排序版本。如果self->descr 是一个已定义字段的数据类型，则使用 self->descr->names 来确定排序顺序。第一个字段相等的比较将使用第二个字段，依此类推。要更改结构化数组的排序顺序，需创建一个具有不同名称顺序的新数据类型，并使用该新数据类型构造数组的视图。

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*PyArray_LexSort( *sort_keys, int axis)

给定一个相同形状的数组序列（sort_keys），返回一个与PyArray_ArgSort（…）类似的索引数组，该数组按字典顺序对数组进行排序。字典顺序指定当找到两个键相等时，基于后续键的比较顺序。合并排序（使相等的条目不动）需要为类型进行定义。排序通过首先使用第一个sort_key，然后使用第二个sort_key，依此类推来对索引进行排序来完成。这等同于 Python 命令 lexsort(sort_keys, axis)。由于合并排序的工作方式，一定要理解sort_keys的顺序（与比较两个元素时使用的顺序相反）。

如果这些数组都被收集到一个结构化数组中，那么PyArray_Sort（…）也可以用来直接对数组进行排序。

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*PyArray_SearchSorted( *self, *values, side, *perm)

等同于ndarray.searchsorted（self，values，side，perm）。假设self是一个按升序排列的一维数组，则输出是一个与values形状相同的索引数组，使得，如果将values中的元素插入到这些索引之前，self的顺序将被保留。不会对self是否按升序排列进行检查。

side参数指示返回的索引应该是第一个合适位置（如果是NPY_SEARCHLEFT）或最后一个位置（如果是NPY_SEARCHRIGHT）。

如果sorter参数不是NULL，必须是一个与self相同长度的整数索引的一维数组，可以将self排序为升序。这通常是对PyArray_ArgSort（…）的调用结果。二分搜索用于找到所需的插入点。

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int PyArray_Partition( *self, *ktharray, int axis, which)

等同于ndarray.partition (self, ktharray, axis, kind)。将数组分区，使得由ktharray索引的元素值位于数组全排序后的位置，并将所有小于第 k 个元素的元素放在第 k 个元素之前，大于或等于第 k 个元素的元素放在第 k 个元素之后。分区内所有元素的排序是未定义的。如果self->descr 是具有字段定义的数据类型，则使用 self->descr->names 来确定排序顺序。如果第一个字段相等，则使用第二个字段，依此类推。要改变结构化数组的排序顺序，创建一个具有不同名称顺序的新数据类型，并使用该新数据类型构建数组的视图。成功返回零，失败返回-1。

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*PyArray_ArgPartition( *op, *ktharray, int axis, which)

等同于ndarray.argpartition (self, ktharray, axis, kind)。返回一个索引数组，选择这些索引沿着给定的axis将返回分区版本的self。

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*PyArray_Diagonal( *self, int offset, int axis1, int axis2)

等同于ndarray.diagonal (self, offset, axis1, axis2 )。返回由axis1和axis2定义的 2 维数组的offset对角线。

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PyArray_CountNonzero( *self)

版本 1.6 中新增。

计算数组对象self中非零元素的数量。

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*PyArray_Nonzero( *self)

等同于ndarray.nonzero (self)。返回一个数组的索引数组元组，选择self中不为零的元素。如果（nd=PyArray_NDIM](#c.PyArray_NDIM “PyArray_NDIM”)(self))==1，则返回单个索引数组。索引数组具有数据类型NPY_INTP。如果返回一个元组（nd (\neq) 1），则其长度为 nd。

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*PyArray_Compress( *self, *condition, int axis, *out)

等同于ndarray.compress (self, condition, axis )。返回沿着axis对应于condition中为真的元素。

计算

提示

为了达到在 Python 中传入axis=None的效果（将数组视为 1 维数组），在轴上传入NPY_MAXDIMS。

注意

out 参数指定结果放置的位置。如果 out 为 NULL，则创建输出数组，否则将输出放置在必须是正确大小和类型的 out 中。即使 out 不为 NULL，始终返回对输出数组的新引用。如果不为 NULL，则调用该例程的调用者有责任Py_DECREF out，否则将导致内存泄漏。

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*PyArray_ArgMax( *self, int axis, *out)

等同于ndarray.argmax（self，axis）。返回self沿axis的最大元素的索引。

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*PyArray_ArgMin( *self, int axis, *out)

等同于ndarray.argmin（self，axis）。返回self沿axis的最小元素的索引。

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*PyArray_Max( *self, int axis, *out)

等同于ndarray.max（self，axis）。返回沿指定axis的self的最大元素。当结果是单个元素时，返回的是 numpy 标量而不是 ndarray。

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*PyArray_Min( *self, int axis, *out)

等同于ndarray.min（self，axis）。返回沿指定axis的self的最小元素。当结果是单个元素时，返回的是 numpy 标量而不是 ndarray。

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*PyArray_Ptp( *self, int axis, *out)

等同于ndarray.ptp（self，axis）。返回self沿axis的最大元素与self沿axis的最小元素之差。当结果是单个元素时，返回的是 numpy 标量而不是 ndarray。

注意

rtype 参数指定应该进行归约的数据类型。如果数组的数据类型不足以处理输出，这一点非常重要。默认情况下，所有整数数据类型都至少与NPY_LONG一样大，用于“add”和“multiply”ufuncs（这构成了 mean、sum、cumsum、prod 和 cumprod 函数的基础）。

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*PyArray_Mean( *self, int axis, int rtype, *out)

等同于ndarray.mean（self，axis，rtype）。返回沿指定axis的元素的平均值，使用列举类型rtype作为要累加的数据类型。默认的求和行为使用NPY_NOTYPE作为rtype。

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*PyArray_Trace( *self, int offset, int axis1, int axis2, int rtype, *out)

等同于ndarray.trace（self，offset，axis1，axis2，rtype）。返回沿由axis1和axis2变量定义的 2 维数组的offset对角元素的和（使用rtype作为求和的数据类型）。正偏移选择主对角线上方的对角线。负偏移选择主对角线下方的对角线。

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*PyArray_Clip( *self, *min, *max)

等同于ndarray.clip（self，min，max）。夹取数组self，使大于max的值固定为max，小于min的值固定为min。

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*PyArray_Conjugate( *self)

等同于ndarray.conjugate（self）。返回self的复共轭。如果self不是复数数据类型，则返回一个带有引用的self。

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*PyArray_Round( *self, int decimals, *out)

等同于ndarray.round (self, decimals, out)。返回将元素四舍五入到最接近的小数位的数组。小数位被定义为 (10^{-\textrm{decimals}}) 位，因此负的 decimals 会导致四舍五入到最接近的 10、100 等位。如果 out 为 NULL，则创建输出数组，否则输出放入 out 中，out 必须是正确的大小和类型。

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*PyArray_Std( *self, int axis, int rtype, *out)

等同于ndarray.std (self, axis, rtype)。返回使用沿 axis 转换为数据类型 rtype 的数据的标准偏差。

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*PyArray_Sum( *self, int axis, int rtype, *out)

等同于ndarray.sum (self, axis, rtype)。返回 self 沿 axis 的元素的 1-d 向量和。在将数据转换为数据类型 rtype 后执行求和。

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*PyArray_CumSum( *self, int axis, int rtype, *out)

等同于ndarray.cumsum (self, axis, rtype)。返回 self 沿 axis 的元素的累积 1-d 和。在将数据转换为数据类型 rtype 后执行累积和。

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*PyArray_Prod( *self, int axis, int rtype, *out)

等同于ndarray.prod (self, axis, rtype)。返回 self 沿 axis 的元素的 1-d 乘积。在将数据转换为数据类型 rtype 后执行乘积。

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*PyArray_CumProd( *self, int axis, int rtype, *out)

等同于ndarray.cumprod (self, axis, rtype)。返回 self 沿 axis 的元素的累积 1-d 乘积。在将数据转换为数据类型 rtype 后执行累积乘积。

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*PyArray_All( *self, int axis, *out)

等同于ndarray.all (self, axis)。返回一个数组，其中对于 self 中由 axis 定义的每个 1-d 子数组，所有元素都为 True。

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*PyArray_Any( *self, int axis, *out)

等同于ndarray.any (self, axis)。返回一个数组，其中对于 self 中由 axis 定义的每个 1-d 子数组，只要有一个元素为 True，就返回 True 元素。

转换
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*PyArray_GetField( *self, *dtype, int offset)

等同于ndarray.getfield (self, dtype, offset)。此函数窃取一个引用到PyArray_Descr，并返回使用当前数组中指定偏移量（以字节为单位）的数据生成的给定dtype的新数组。 新数组类型的offset加上 itemsize 必须小于self ->descr->elsize，否则将引发错误。使用与原始数组相同的形状和步幅。因此，此函数的效果是从结构化数组返回字段。但是，它还可用于从任何数组类型中选择特定字节或字节组。

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int PyArray_SetField( *self, *dtype, int offset, *val)

等同于ndarray.setfield（self，val，dtype，offset）。将从指定偏移量（以字节为单位）开始并具有给定dtype的字段设置为val。 offset加上dtype->elsize 必须小于self ->descr->elsize，否则将引发错误。否则，将val参数转换为数组并复制到指向的字段中。如有必要，将重复val的元素以填充目标数组，但是目标中的元素数必须是val中元素数的整数倍。

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*PyArray_Byteswap( *self, inplace)

等同于ndarray.byteswap (self, inplace)。返回一个数据区域进行字节交换的数组。 如果inplace非零，则就地执行字节交换并返回自身的引用。否则，创建一个进行字节交换的副本，并保持自身不变。

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*PyArray_NewCopy( *old, order)

等同于ndarray.copy (self, fortran)。复制old数组。返回的数组始终对齐和可写，数据解释与旧数组相同。如果order为NPY_CORDER，则返回一个 C 风格的连续数组。 如果order为NPY_FORTRANORDER，则返回一个 Fortran 风格的连续数组。 如果order为NPY_ANYORDER，则仅当旧数组为 Fortran 风格连续时，返回的数组才是 Fortran 风格连续；否则，它是 C 风格连续。

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*PyArray_ToList( *self)

等同于ndarray.tolist（self）。从* self *返回一个嵌套的 Python 列表。

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*PyArray_ToString( *self, order)

等同于ndarray.tobytes（self，order）。以 Python 字符串形式返回此数组的字节。

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*PyArray_ToFile( *self, FILE *fp, char *sep, char *format)

以 C 风格的连续方式将 self 的内容写入文件指针 fp。如果 sep 为字符串“”或 NULL，则以二进制字节写入数据。否则，使用 sep 字符串作为项目分隔符，将 self 的内容作为文本写入。每个项目都将打印到文件中。如果 format 字符串不是 NULL 或 “”，则它是一个 Python 的打印语句格式字���串，显示如何写入项目。

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int PyArray_Dump( *self, *file, int protocol)

将 self 中的对象保存到给定的 file （可以是字符串或 Python 文件对象）中。如果 file 是一个 Python 字符串，则被认为是一个文件的名称，然后以二进制模式打开。使用给定的 protocol（如果 protocol 是负数，则使用最高可用的 protocol）。这只是对 cPickle.dump(self, file, protocol) 的简单包装器。

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*PyArray_Dumps( *self, int protocol)

将 self 中的对象存储为 Python 字符串并返回。使用所提供的 Pickle protocol（或者如果 protocol 是负数，则使用最高可用的 protocol）。

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int PyArray_FillWithScalar( *arr, *obj)

使用给定的标量对象 obj 填充数组 arr。首先将对象转换为 arr 的数据类型，然后将其复制到每个位置。如果发生错误，则返回 -1，否则返回 0。

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*PyArray_View( *self, *dtype, *ptype)

等效于 ndarray.view (self, dtype)。返回一个新的数组 self 的视图，可能具有不同的数据类型 dtype 和不同的数组子类 ptype。

如果 dtype 为 NULL，则返回的数组将与 self 具有相同的数据类型。新的数据类型必须与 self 的大小一致。要么项目大小必须相同，要么 self 必须是单段的，并且字节的总数必须相同。在后一种情况下，返回的数组的维度将在最后一个维度（或者对于 Fortran 风格连续的数组，在第一个维度）进行更改。返回的数组的数据区域与 self 完全相同。

形状操作
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*PyArray_Newshape( *self, *newshape, order)

结果将是一个新的数组（如果可能，则指向与 self 相同的内存位置），但具有 newshape 给定的形状。如果新形状与 self 的步幅不兼容，则返回具有新指定形状的数组的副本。

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*PyArray_Reshape( *self, *shape)

等效于 ndarray.reshape (self, shape)，其中 shape 是一个序列。将 shape 转换为 PyArray_Dims 结构，并在内部调用 PyArray_Newshape。为保持向后兼容性 - 不推荐使用

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*PyArray_Squeeze( *self)

等效于 ndarray.squeeze (self)。返回 self 的一个新的视图，其中已删除所有长度为 1 的维度。

警告

矩阵对象始终是二维的。因此，对于矩阵子类的数组，PyArray_Squeeze 没有任何效果。

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*PyArray_SwapAxes( *self, int a1, int a2)

等同于ndarray.swapaxes (self, a1, a2)。返回的数组是* self中给定轴a1和a2*互换后的数据的新视图。

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*PyArray_Resize( *self, *newshape, int refcheck, fortran)

等同于ndarray.resize (self, newshape, refcheck = refcheck, order= fortran )。此函数仅适用于单一片段的数组。它会在原地改变self的形状，并且如果newshape的总元素数与旧形状不同，则会重新分配self的内存。如果需要重新分配，则self必须拥有其数据，self - >base==NULL，self - >weakrefs==NULL，而且（除非 refcheck 为 0）不能被任何其他数组引用。fortran 参数可以是NPY_ANYORDER、NPY_CORDER或NPY_FORTRANORDER。目前它没有任何效果。最终它可以用来确定重塑操作在构造不同尺寸数组时应如何查看数据。成功时返回 None，出错时返回 NULL。

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*PyArray_Transpose( *self, *permute)

等同于ndarray.transpose (self, permute)。根据数据结构permute对 ndarray 对象self的轴进行置换，并返回结果。如果permute为NULL，则结果数组的轴将被颠倒。例如，如果self的形状为(10\times20\times30)，permute.ptr为（0,2,1），则结果的形状为(10\times30\times20)。如果permute为NULL，结果的形状为(30\times20\times10)。

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*PyArray_Flatten( *self, order)

等同于ndarray.flatten (self, order)。返回数组的 1 维拷贝。如果order为NPY_FORTRANORDER，元素按 Fortran 顺序扫描（第一维变化最快）。如果order为NPY_CORDER，则self的元素按 C 顺序扫描（最后一维变化最快）。如果order为NPY_ANYORDER，则使用PyArray_ISFORTRAN (self)的结果来确定要展平的顺序。

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*PyArray_Ravel( *self, order)

等同于self.ravel(order)。与PyArray_Flatten (self, order)具有相同的基本功能，除非order为 0 且self是 C 风格连续的，形状会改变但不会进行复制。

项目选择和操作
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*PyArray_TakeFrom( *self, *indices, int axis, *ret, clipmode)

相当于ndarray.take (self, indices, axis, ret, clipmode)，在 Python 中除了axis =None 是通过在 C 中设置axis = NPY_MAXDIMS 而获得的。沿着给定的axis提取由整数值indices指示的self中的项目。clipmode参数可以是NPY_RAISE、NPY_WRAP或NPY_CLIP，表示对超出边界索引该怎么办。ret参数可以指定一个输出数组而不是在内部创建一个。

代码语言：javascript
复制
*PyArray_PutTo( *self, *values, *indices, clipmode)

相当于self.put(values, indices, clipmode )。在相应的（扁平化的）indices中将values放入self。如果values太小，则将根据需要重复。

代码语言：javascript
复制
*PyArray_PutMask( *self, *values, *mask)

在mask为真的相应位置（使用扁平化的上下文）中将values放入self。 mask和self数组必须具有相同数量的元素。如果values太小，将根据需要重复。

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*PyArray_Repeat( *self, *op, int axis)

相当于ndarray.repeat (self, op, axis)。沿着给定的axis复制self的元素op次。 op可以是标量整数或与长度self->dimensions[axis]相同的长度序列，指示沿着该轴重复每个项目的次数。

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*PyArray_Choose( *self, *op, *ret, clipmode)

相当于ndarray.choose (self, op, ret, clipmode)。根据self中的整数值从op的数组序列中选择元素创建一个新的数组。这些数组必须都能广播到相同的形状，并且self中的条目应在 0 和 len(op)之间。除非ret为NULL，否则输出将放在ret中，在这种情况下将创建一个新的输出。clipmode参数确定当self中的条目不在 0 和 len(op)之间时的行为。

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NPY_RAISE

抛出一个 ValueError；

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NPY_WRAP

通过添加 len(op)将小于 0 的值进行包裹，并通过减去 len(op)使大于等于 len(op)的值在范围内；

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NPY_CLIP

所有值被剪切到区间 0, len(op) )内。

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*PyArray_Sort( *self, int axis, kind)

相当于[ndarray.sort (self, axis, kind)。沿着axis对self的项目进行排序并返回一个数组。该数组使用由kind表示的算法进行排序，kind是一个指向使用的排序算法类型的整数/枚举。

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*PyArray_ArgSort( *self, int axis)

等同于ndarray.argsort（self, axis）。返回一个索引数组，以便沿着给定的axis 选择这些索引将返回sefl的排序版本。如果self->descr 是一个已定义字段的数据类型，则会使用 self->descr->names 来确定排序顺序。当第一个字段相等时，将使用第二个字段，依此类推。要更改结构化数组的排序顺序，创建一个具有不同名称顺序的新数据类型，并使用该新数据类型的视图构造数组。

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*PyArray_LexSort( *sort_keys, int axis)

给定具有相同形状的数组序列(sort_keys)，返回一个索引数组（类似于PyArray_ArgSort（…）），该数组按字典顺序对数组进行排序。字典排序指出，当两个键被发现相等时，顺序是基于后续键的比较。需要为类型定义一个合并排序（使相等条目不动）。通过首先使用第一个sort_key对索引进行排序，然后使用第二个sort_key等等来完成排序。这等效于 Python 命令 lexsort(sort_keys, axis)。由于合并排序的工作方式，务必了解必须对sort_keys进行的排序顺序（与比较两个元素时使用的顺序相反）。

如果这些数组都集成在一个结构化数组中，那么PyArray_Sort（…）也可以用于直接对数组进行排序。

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*PyArray_SearchSorted( *self, *values, side, *perm)

等同于ndarray.searchsorted（self, values, side, perm）。假设self是按升序排列的 1 维数组，则输出是一个与values相同形状的索引数组，以便如果values中的元素在这些索引之前插入，则self 的顺序将被保留。不会检查self 是否按升序排列。

side 参数指示返回的索引是第一个合适位置的（如果是NPY_SEARCHLEFT）还是最后一个的（如果是NPY_SEARCHRIGHT）。

sorter 参数，如果不是NULL，必须是一个与self长度相同的整数索引的 1D 数组，用于将其按升序排序。这通常是由调用PyArray_ArgSort（…）而得到的结果。使用二分搜索来找到必要的插入点。

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int PyArray_Partition( *self, *ktharray, int axis, which)

等同于ndarray.partition (self, ktharray, axis, kind). 对数组进行分区，使得索引为ktharray的元素的值处于数组完全排序时的位置，并将所有小于第 kth 个元素的元素放在之前，所有相等或大于第 kth 个元素的元素放在之后。分区内所有元素的排序是未定义的。如果self->descr 是一个有定义字段的数据类型，那么 self->descr->names 会用来确定排序顺序。当第一个字段相等时，将使用第二个字段，以此类推。要更改结构化数组的排序顺序，可以创建一个具有不同名称顺序的新数据类型，并使用该新数据类型构造数组的视图。成功返回零，失败返回-1。

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*PyArray_ArgPartition( *op, *ktharray, int axis, which)

等同于ndarray.argpartition (self, ktharray, axis, kind). 返回一个索引数组，选择这些索引沿给定axis会返回self的分区版本。

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*PyArray_Diagonal( *self, int offset, int axis1, int axis2)

等同于ndarray.diagonal (self, offset, axis1, axis2 ). 返回由axis1和axis2定义的 2-d 数组的offset对角线。

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PyArray_CountNonzero( *self)

1.6 版中的新功能。

对数组对象self中的非零元素的数量进行计数。

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*PyArray_Nonzero( *self)

等同于ndarray.nonzero (self). 返回选择非零元素的self的索引数组元组。如果(nd= PyArray_NDIM ( self ))==1,则返回单个索引数组。索引数组具有数据类型NPY_INTP。如果返回元组(nd (\neq) 1)，那么其长度为 nd。

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*PyArray_Compress( *self, *condition, int axis, *out)

等同于ndarray.compress (self, condition, axis ). 返回沿axis对应于condition中为真的元素。

计算

提示

为了实现与在 Python 中传入axis=None相同的效果（将数组视为 1-d 数组），在NPY_MAXDIMS中传入NPY_MAXDIMS。

注意

out 参数指定了结果放在哪里。如果 out 为 NULL，那么将创建输出数组，否则结果将放在必须是正确大小和类型的 out 中。即使 out 不为 NULL，也总是返回对输出数组的新引用。如果 out 不为 NULL，调用该例程的人有责任释放 out 或者会发生内存泄漏。

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*PyArray_ArgMax( *self, int axis, *out)

等同于ndarray.argmax（self，axis）。返回self沿axis的最大元素的索引。

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*PyArray_ArgMin( *self, int axis, *out)

等同于ndarray.argmin（self，axis）。返回self沿axis的最小元素的索引。

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*PyArray_Max( *self, int axis, *out)

等同于ndarray.max（self，axis）。返回self沿给定axis的最大元素。当结果是单个元素时，返回一个 numpy 标量而不是 ndarray。

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*PyArray_Min( *self, int axis, *out)

等同于ndarray.min（self，axis）。返回self沿给定axis的最小元素。当结果是单个元素时，返回一个 numpy 标量而不是 ndarray。

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*PyArray_Ptp( *self, int axis, *out)

等同于ndarray.ptp（self，axis）。返回self沿axis的最大元素与self沿axis的最小元素之间的差值。当结果是单个元素时，返回一个 numpy 标量而不是 ndarray。

注意

rtype 参数指定应执行规约的数据类型。如果数组的数据类型不足以处理输出，则这一点非常重要。默认情况下，所有整数数据类型至少比“add”和“multiply” ufuncs（它们构成 mean、sum、cumsum、prod 和 cumprod 函数的基础）大得多。

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*PyArray_Mean( *self, int axis, int rtype, *out)

等同于ndarray.mean（self，axis，rtype）。返回沿给定axis的元素平均值，使用枚举类型rtype作为求和的数据类型。默认求和行为使用NPY_NOTYPE作为rtype。

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*PyArray_Trace( *self, int offset, int axis1, int axis2, int rtype, *out)

等同于ndarray.trace（self，offset，axis1，axis2，rtype）。返回对以axis1和axis2变量定义的 2-d 数组的offset对角线元素（使用rtype作为求和数据类型）的总和。正偏移选择主对角线上方的对角线。负偏移选择主对角线下方的对角线。

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*PyArray_Clip( *self, *min, *max)

等同于ndarray.clip（self，min，max）。剪辑数组self，使大于max的值固定为max，小于min的值固定为min。

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*PyArray_Conjugate( *self)

等同于ndarray.conjugate（self）。返回self的复共轭。如果self不是复数数据类型，则返回具有引用的self。

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*PyArray_Round( *self, int decimals, *out)

等效于ndarray.round (self, decimals, out)。返回将元素四舍五入到最近小数位的数组。小数点位定义为(10^{-\textrm{decimals}})位，因此负数decimals会导致四舍五入到最近的 10、100 等。如果 out 为NULL，则创建输出数组，否则将输出放置在out中，其必须是正确的大小和类型。

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*PyArray_Std( *self, int axis, int rtype, *out)

等效于ndarray.std (self, axis, rtype)。使用沿着axis转换为数据类型rtype的数据返回标准差。

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*PyArray_Sum( *self, int axis, int rtype, *out)

等效于ndarray.sum (self, axis, rtype)。返回在axis沿着self的元素中的 1-d 矢量和。在将数据转换为数据类型rtype后执行求和。

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*PyArray_CumSum( *self, int axis, int rtype, *out)

等效于ndarray.cumsum (self, axis, rtype)。返回self沿axis的累积 1-d 元素和。在将数据转换为数据类型rtype后执行求和。

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*PyArray_Prod( *self, int axis, int rtype, *out)

等效于ndarray.prod (self, axis, rtype)。返回在axis沿着self的元素中的 1-d 积。在将数据转换为数据类型rtype后执行积。

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*PyArray_CumProd( *self, int axis, int rtype, *out)

等效于ndarray.cumprod (self, axis, rtype)。返回 1-d self中沿着axis的元素的累积乘积。在将数据转换为数据类型rtype后执行乘积。

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*PyArray_All( *self, int axis, *out)

等效于ndarray.all (self, axis)。对于由axis定义的self的每个 1-d 子数组，返回一个包含 True 元素的数组，其中所有元素都为 True。

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*PyArray_Any( *self, int axis, *out)

等效于ndarray.any (self, axis)。对于由axis定义的self的每个 1-d 子数组，返回一个包含 True 元素的数组，其中任何元素为 True。

函数

数组函数
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int PyArray_AsCArray( **op, void *ptr, *dims, int nd, *typedescr)

有时，以 C 风格的多维数组的方式访问多维数组是有用的，以便可以使用 C 的 a[i][j][k]语法来实现算法。该例程返回一个指针ptr，模拟这种 C 风格数组的方式，用于 1-、2- 和 3-d ndarrays。

参数：

  • op – 任何 Python 对象的地址。该 Python 对象将被替换为一个等价的，行为良好的，C 风格连续的 ndarray，其数据类型由最后两个参数指定。请确保以这种方式窃取输入对象的引用是合理的。
  • ptr - （针对 1 维，2 维或 3 维分别为 ctype*，ctype或 ctype*）变量的地址，其中 ctype 是数据类型的等效 C 类型。返回时，ptr将作为 1 维、2 维或 3 维数组的地址。
  • dims - 一个包含数组对象形状的输出数组。这个数组给出了任何循环的边界。
  • nd - 数组的维数（1、2 或 3）。
  • typedescr - 一个 PyArray_Descr 结构，指示所需的数据类型（包括所需的字节顺序）。调用会窃取参数的引用。

注意

对于 2 维和 3 维数组，C 风格数组的模拟并不完整。例如，无法将模拟的指针数组传递给需要特定、静态定义的 2 维和 3 维数组的子例程。要传递给需要这种输入的函数，必须静态定义所需的数组并复制数据。

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int PyArray_Free( *op, void *ptr)

必须使用从PyArray_AsCArray（…）返回的相同对象和内存位置调用此函数。该函数会清理否则可能会泄漏的内存。

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*PyArray_Concatenate( *obj, int axis)

沿着axis连接obj中的对象序列成为单个数组。如果维度或类型不兼容，则会引发错误。

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*PyArray_InnerProduct( *obj1, *obj2)

在obj1和obj2的最后维度上计算一个乘积和。两个数组都不是共轭的。

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*PyArray_MatrixProduct( *obj1, *obj)

在obj1的最后维度和obj2的倒数第二个维度上计算一个乘积和。对于 2 维数组，这是一个矩阵乘积。两个数组都不是共轭的。

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*PyArray_MatrixProduct2( *obj1, *obj, *out)

1.6 版中的新增功能。

与 PyArray_MatrixProduct 相同，但将结果存储在out中。输出数组必须具有正确的形状、类型，并且是 C 连续的，否则会引发异常。

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*PyArray_EinsteinSum(char *subscripts, nop, **op_in, *dtype, order, casting, *out)

1.6 版中的新增内容。

将爱因斯坦求和约定应用于提供的数组操作数，返回一个新数组或将结果放在out中。 subscripts中的字符串是索引字母的逗号分隔列表。操作数的数量为nop，op_in是包含这些操作数的数组。可以通过dtype强制输出的数据类型，可以通过order强制输出顺序（建议使用NPY_KEEPORDER），并且在指定dtype时，casting表示数据转换应有多大宽松度。

更多细节，请参见einsum函数。

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*PyArray_CopyAndTranspose( *op)

仅适用于 2 维数组的专用复制和转置函数。返回的数组是op的转置副本。

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*PyArray_Correlate( *op1, *op2, int mode)

计算 1 维数组 op1 和 op2 的 1 维相关性。通过将 op1 乘以 op2 的位移版本并将结果相加来计算每个输出点的相关性。由于位移，op1 和 op2 定义范围之外所需的值被解释为零。模式确定要返回多少位移：0 - 仅返回不需要假设零值的位移；1 - 返回与 op1 大小相同的对象；2 - 返回所有可能的位移（任何重叠都被接受）。

笔记

这不是计算通常的相关性：如果 op2 大于 op1，则交换参数，并且对复数数组不进行共轭。参见 PyArray_Correlate2 以获得通常的信号处理相关性。

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*PyArray_Correlate2( *op1, *op2, int mode)

PyArray_Correlate 的更新版本，使用了 1 维数组的常规相关性定义。通过将 op1 乘以 op2 的位移版本并将结果相加来计算每个输出点的相关性。由于位移，op1 和 op2 定义范围之外所需的值被解释为零。模式确定要返回多少位移：0 - 仅返回不需要假设零值的位移；1 - 返回与 op1 大小相同的对象；2 - 返回所有可能的位移（任何重叠都被接受）。

笔记

将 z 计算如下：

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z[k] = sum_n op1[n] * conj(op2[n+k])
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*PyArray_Where( *condition, *x, *y)

如果 x 和 y 都是 NULL，则返回 PyArray_Nonzero（condition）。否则，必须提供 x 和 y，返回的对象的形状类似 condition，并且具有 x 和 y 的元素，condition 分别是 True 或 False。

其他函数
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PyArray_CheckStrides(int elsize, int nd, numbytes, const *dims, const *newstrides)

确定 newstrides 是否是与形状 dims、元素大小 elsize 和内存一致的 nd 维数组的跨度数组。将检查 newstrides 数组以查看每个方向跳过提供的字节数是否会导致跳过超过 numbytes，numbytes 是假定的可用内存段的大小。如果 numbytes 为 0，则假定 nd、dims 和 elsize 指的是单个段的数组，如果 newstrides 可接受，则返回NPY_TRUE，否则返回NPY_FALSE。

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PyArray_MultiplyList( const *seq, int n)
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int PyArray_MultiplyIntList(int const *seq, int n)

这两个例程都是将长度为 n 的整数数组 seq 相乘并返回结果。不执行溢出检查。

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int PyArray_CompareLists( const *l1, const *l2, int n)

给定两个长度为 n 的整数数组 l1 和 l2，如果列表相同，则返回 1；否则返回 0。

数组函数
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int PyArray_AsCArray( **op, void *ptr, *dims, int nd, *typedescr)

有时候，以 C 风格的多维数组形式访问多维数组是有用的，以便可以使用 C 的 a[i][j][k] 语法来实现算法。此例程返回一个指针，ptr，它模拟这种 C 风格数组，用于 1 维、2 维和 3 维 ndarray。

参数：

  • op – Python 对象的地址。此 Python 对象将被替换为等效的、C 风格的连续 ndarray 的地址，其数据类型由最后两个参数指定。确保以这种方式偷窃输入对象的引用是合理的。
  • ptr – 指向变量（1-d 用 ctype*，2-d 用 ctype**，3-d 用 ctype***）的地址，其中 ctype 是数据类型的等效 C 类型。返回时，ptr 将作为 1-d、2-d 或 3-d 数组可寻址。
  • dims – 一个包含数组对象形状的输出数组。此数组给出任何将发生的循环的边界。
  • nd – 数组的维数（1、2 或 3）。
  • typedescr – 一个PyArray_Descr 结构，指示所需的数据类型（包括所需的字节顺序）。调用将偷取参数的引用。

注意

对于 2 维和 3 维数组，C 风格数组的模拟不完整。例如，模拟的指针数组不能传递给期望特定的静态定义的 2 维和 3 维数组的子程序。要传递给需要这种输入的函数，必须静态定义所需的数组并复制数据。

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int PyArray_Free( *op, void *ptr)

必须使用从PyArray_AsCArray返回的相同对象和内存位置来调用（…）。该函数会清理否则将泄漏的内存。

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*PyArray_Concatenate( *obj, int axis)

沿着 axis 将 obj 中的对象序列连接成一个单一的数组。如果维度或类型不兼容，将引发错误。

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*PyArray_InnerProduct( *obj1, *obj2)

对 obj1 和 obj2 的最后一维进行产品和求和。两个数组都不是共轭的。

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*PyArray_MatrixProduct( *obj1, *obj)

对 obj1 的最后一维和 obj2 的倒数第二维进行产品和求和。对于 2 维数组，这是一个矩阵乘积。两个数组都不是共轭的。

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*PyArray_MatrixProduct2( *obj1, *obj, *out)

版本 1.6 中的新内容。

与 PyArray_MatrixProduct 相同，但是将结果存储在 out 中。输出数组必须具有正确的形状、类型，并且是 C 连续的，否则会引发异常。

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*PyArray_EinsteinSum(char *subscripts, nop, **op_in, *dtype, order, casting, *out)

版本 1.6 中的新内容。

对提供的数组操作数应用爱因斯坦求和约定，返回一个新数组或将结果放置在 out 中。 subscripts 中的字符串是逗号分隔的索引字母列表。操作数的数量在 nop 中，op_in 是一个包含这些操作数的数组。可以使用 dtype 强制输出的数据类型，可以使用 order 强制输出的顺序（建议使用NPY_KEEPORDER），当指定 dtype 时，casting 指示数据转换应该有多宽容。

有关详细信息，请参见einsum 函数。

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*PyArray_CopyAndTranspose( *op)

仅适用于 2 维数组的专用复制和转置函数。返回的数组是 op 的转置副本。

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*PyArray_Correlate( *op1, *op2, int mode)

计算 1-d 数组 op1 和 op2 的 1-d 相关性。每个输出点的相关性是通过将 op1 乘以 op2 的一个偏移版本并对结果进行求和来计算的。由于偏移，需要的值超出了 op1 和 op2 的定义范围被解释为零。模式确定要返回多少个偏移量：0 - 仅返回不需要假定零值的偏移；1 - 返回与 op1 相同大小的对象；2 - 返回所有可能的偏移量（接受任何重叠）。

注意

这不是计算常规相关性的方法：如果 op2 大于 op1，则交换参数，并且复数数组不需要取共轭。详见 PyArray_Correlate2 获取常规信号处理的相关性。

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*PyArray_Correlate2( *op1, *op2, int mode)

PyArray_Correlate 的更新版本，使用了 1d 数组的常规相关性定义。每个输出点的相关性是通过将 op1 乘以 op2 的一个偏移版本并对结果进行求和来计算的。由于偏移，需要的值超出了 op1 和 op2 的定义范围被解释为零。模式确定要返回多少个偏移量：0 - 仅返回不需要假定零值的偏移；1 - 返回与 op1 相同大小的对象；2 - 返回所有可能的偏移量（接受任何重叠）。

注意

计算 z 如下所示：

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z[k] = sum_n op1[n] * conj(op2[n+k])
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*PyArray_Where( *condition, *x, *y)

如果 x 和 y 都是 NULL，则返回 PyArray_Nonzero (condition)。否则，必须提供 x 和 y，并且返回的对象的形状与 condition 相同，并且在condition 分别为真和假时，返回 x 和 y 的元素。

其他函数
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PyArray_CheckStrides(int elsize, int nd, numbytes, const *dims, const *newstrides)

确定 newstrides 是否是与形状 dims 和元素大小 elsize 相对应的内存中 nd 维数组的偏移数组。将检查 newstrides 数组以查看每个方向按提供的字节数跳跃是否意味着跳跃超过假定的可用内存段的大小 numbytes。如果 numbytes 为 0，则假定 nd、dims 和 elsize 指的是单段数组。如果 newstrides 可接受，则返回 NPY_TRUE，否则返回 NPY_FALSE。

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PyArray_MultiplyList( const *seq, int n)
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int PyArray_MultiplyIntList(int const *seq, int n)

这两个例程都会将整数数组 seq 的 n 长度相乘并返回结果。不进行溢出检查。

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int PyArray_CompareLists( const *l1, const *l2, int n)

给定两个 n 长度的整数数组 l1 和 l2，如果列表相同则返回 1；否则返回 0。

具有对象语义辅助数据

版本 1.7.0 中的新内容。

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type NpyAuxData

当处理由其他数据类型组成的更复杂的数据类型时（比如结构化数据类型），创建操作数据类型的内部循环需要携带额外的数据。NumPy 通过结构 NpyAuxData 来支持这个想法，并通过一些约定来实现这一点。

定义一个NpyAuxData类似于在 C++中定义类，但由于 API 是 C 语言，需要手动跟踪对象语义。以下是一个使用元素复制函数作为原语实现元素翻倍的函数的示例。

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typedef  struct  {
  NpyAuxData  base;
  ElementCopier_Func  *func;
  NpyAuxData  *funcdata;
}  eldoubler_aux_data;

void  free_element_doubler_aux_data(NpyAuxData  *data)
{
  eldoubler_aux_data  *d  =  (eldoubler_aux_data  *)data;
  /* Free the memory owned by this auxdata */
  NPY_AUXDATA_FREE(d->funcdata);
  PyArray_free(d);
}

NpyAuxData  *clone_element_doubler_aux_data(NpyAuxData  *data)
{
  eldoubler_aux_data  *ret  =  PyArray_malloc(sizeof(eldoubler_aux_data));
  if  (ret  ==  NULL)  {
  return  NULL;
  }

  /* Raw copy of all data */
  memcpy(ret,  data,  sizeof(eldoubler_aux_data));

  /* Fix up the owned auxdata so we have our own copy */
  ret->funcdata  =  NPY_AUXDATA_CLONE(ret->funcdata);
  if  (ret->funcdata  ==  NULL)  {
  PyArray_free(ret);
  return  NULL;
  }

  return  (NpyAuxData  *)ret;
}

NpyAuxData  *create_element_doubler_aux_data(
  ElementCopier_Func  *func,
  NpyAuxData  *funcdata)
{
  eldoubler_aux_data  *ret  =  PyArray_malloc(sizeof(eldoubler_aux_data));
  if  (ret  ==  NULL)  {
  PyErr_NoMemory();
  return  NULL;
  }
  memset(&ret,  0,  sizeof(eldoubler_aux_data));
  ret->base->free  =  &free_element_doubler_aux_data;
  ret->base->clone  =  &clone_element_doubler_aux_data;
  ret->func  =  func;
  ret->funcdata  =  funcdata;

  return  (NpyAuxData  *)ret;
}
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type NpyAuxData_FreeFunc

用于 NpyAuxData 自由函数的函数指针类型。

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type NpyAuxData_CloneFunc

用于 NpyAuxData 克隆函数的函数指针类型。这些函数在发生错误时不应该设置 Python 异常，因为它们可能会从多线程上下文中调用。

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void NPY_AUXDATA_FREE( *auxdata)

适当调用 auxdata 的释放函数的宏，如果 auxdata 为 NULL，则什么也不做。

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*NPY_AUXDATA_CLONE( *auxdata)

适当调用 auxdata 的克隆函数的宏，返回辅助数据的深层副本。

数组迭代器

从 NumPy 1.6.0 开始，这些数组迭代器被新的数组迭代器NpyIter取代。

一个数组迭代器是一种快速高效地访问 N 维数组元素的简单方法，可以在示例中看到更多关于这种循环数组的有用方法的描述。

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*PyArray_IterNew( *arr)

从数组arr返回一个数组迭代器对象。这等同于arr。flat。数组迭代器对象使在 C 风格连续方式下轻松循环遍历 N 维非连续数组成为可能。

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*PyArray_IterAllButAxis( *arr, int *axis)

返回一个数组迭代器，该迭代器将在除了axis*以外的所有轴上迭代。返回的迭代器不能使用PyArray_ITER_GOTO1D。此迭代器可用于编写类似于 ufuncs 的内容，其中在最大轴上的循环由一个单独的子例程完成。如果axis为负数，则将**axis设置为具有最小步幅的轴，并使用该轴。

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*PyArray_BroadcastToShape( *arr, const *dimensions, int nd)

返回一个广播到由dimensions和nd提供的形状的数组迭代器对象。

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int PyArrayIter_Check( *op)

如果op是数组迭代器（或数组迭代器类型的子类的实例），则评估为 True。

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void PyArray_ITER_RESET( *iterator)

将iterator重置为数组的开头。

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void PyArray_ITER_NEXT( *iterator)

增加iterator的索引和 dataptr 成员以指向数组的下一个元素。如果数组不是（C 风格）连续的，则还要增加 N 维坐标数组。

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void *PyArray_ITER_DATA( *iterator)

数组的当前元素的指针。

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void PyArray_ITER_GOTO( *iterator, *destination)

将iterator的索引、dataptr 和坐标成员设置为 N 维 c 数组destination指示的数组中的位置，该数组的大小至少为iterator ->nd_m1+1。

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void PyArray_ITER_GOTO1D( *iterator, index)

将iterator的索引和 dataptr 设置为整数index指示的位置，在 C 风格的扁平化数组中指向一个元素。

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int PyArray_ITER_NOTDONE( *iterator)

只要迭代器尚未循环遍历所有元素，就评估为 True，否则评估为 False。

广播（多个迭代器）

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*PyArray_MultiIterNew(int num, ...)

一个简化的广播接口。这个函数接受要广播的数组数量，以及 num 个额外（PyObject * ）参数。这些参数被转换为数组，并创建迭代器。然后在生成的多迭代器对象上调用 PyArray_Broadcast。然后返回生成的广播多迭代器对象。然后可以使用单个循环执行广播操作，并使用 PyArray_MultiIter_NEXT (…)。

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void PyArray_MultiIter_RESET( *multi)

重置多迭代器对象 multi 中的所有迭代器到开头。

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void PyArray_MultiIter_NEXT( *multi)

将多迭代器对象 multi 中的每个迭代器推进到其下一个（广播的）元素。

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void *PyArray_MultiIter_DATA( *multi, int i)

返回多迭代器对象中第 i（^{\textrm{th}}）个迭代器的数据指针。

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void PyArray_MultiIter_NEXTi( *multi, int i)

只推进第 i（^{\textrm{th}}）个迭代器的指针。

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void PyArray_MultiIter_GOTO( *multi, *destination)

将多迭代器对象 multi 中的每个迭代器推进到给定的 (N) -维 destination，其中 (N) 是广播数组中的维数。

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void PyArray_MultiIter_GOTO1D( *multi, index)

将多迭代器对象 multi 中的每个迭代器推进到展平广播数组的 index 对应位置。

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int PyArray_MultiIter_NOTDONE( *multi)

只要多迭代器尚未循环完所有元素（广播结果的元素），则评估为 TRUE，否则评估为 FALSE。

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int PyArray_Broadcast( *mit)

这个函数包装了广播规则。mit 容器应该已经包含了需要进行广播的所有数组的迭代器。返回时，这些迭代器将被调整，以便同时对每个进行迭代完成广播。如果发生错误，则返回负数。

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int PyArray_RemoveSmallest( *mit)

这个函数接受先前已经“广播”的多迭代器对象，找到在广播结果中具有最小“步幅之和”的维度，并适应所有迭代器，以便不在该维度上进行迭代（通过有效地使它们在该维度上为长度-1）。除非 mit ->nd 为 0，则返回相应的维度。这个函数用于构造类似于 ufunc 的例程，正确传播其输入然后调用一个针对速度进行了优化的 strided 1-d 版本的例程作为内循环。这个 1-d 版本通常针对速度进行了优化，因此循环应该在不需要大步跳跃的轴上执行。

邻域迭代器

版本 1.4.0 中新增。

邻域迭代器是迭代器对象的子类，可用于迭代点的邻域。例如，您可能希望遍历 3d 图像的每个体素，并对每个这样的体素遍历一个超立方体。邻域迭代器自动处理边界，因此使得编写这种代码比手动处理边界更容易，代价是稍微增加一些开销。

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*PyArray_NeighborhoodIterNew( *iter, bounds, int mode, *fill_value)

此函数从现有迭代器创建一个新的邻域迭代器。邻域将相对于 iter 当前指向的位置计算，bounds 定义了邻域迭代器的形状，mode 参数定义了边界处理模式。

bounds 参数应为一个 (2 * iter->ao->nd) 数组，例如范围 bound[2i]->bounds[2i+1] 定义了在维度 i 上遍历的范围（这两个边界都包含在遍历的坐标中）。边界应对每个维度进行排序（bounds[2i] <= bounds[2i+1]）。

模式应为以下之一：

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NPY_NEIGHBORHOOD_ITER_ZERO_PADDING

零填充。超出边界的值将为 0。

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NPY_NEIGHBORHOOD_ITER_ONE_PADDING

单个填充，超出边界的值将为 1。

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NPY_NEIGHBORHOOD_ITER_CONSTANT_PADDING

常量填充。超出边界的值将与 fill_value 中的第一个项目相同。

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NPY_NEIGHBORHOOD_ITER_MIRROR_PADDING

镜像填充。超出边界的值将如同数组项被镜像一样。例如，对于数组 [1, 2, 3, 4]，x[-2] 将为 2，x[-2] 将为 1，x[4] 将为 4，x[5] 将为 1，等等…

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NPY_NEIGHBORHOOD_ITER_CIRCULAR_PADDING

循环填充。超出边界的值将如同数组被重复一样。例如，对于数组 [1, 2, 3, 4]，x[-2] 将为 3，x[-2] 将为 4，x[4] 将为 1，x[5] 将为 2，等等…

如果模式为常量填充（NPY_NEIGHBORHOOD_ITER_CONSTANT_PADDING），则 fill_value 应指向一个包含填充值的数组对象（如果数组包含多个项，则第一项将是填充值）。对于其他情况，fill_value 可能为 NULL。

  • 迭代器持有对 iter 的引用
  • 失败时返回 NULL（在此情况下，iter 的引用计数不会更改）
  • iter 本身可以是邻域迭代器：这对于例如自动边界处理很有用
  • 此函数返回的对象应安全用作普通迭代器
  • 如果更改了 iter 的位置，则后续对 PyArrayNeighborhoodIter_Next 的任何调用都是未定义行为，并且必须调用 PyArrayNeighborhoodIter_Reset。
  • 如果 iter 的位置不是数据的开头且 iter 的底层数据是连续的，则迭代器将指向数据的开头而不是 iter 指向的位置。为避免此情况，应在迭代器创建后仅将 iter 移动到所需位置，并且必须调用 PyArrayNeighborhoodIter_Reset。
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PyArrayIterObject  *iter;
PyArrayNeighborhoodIterObject  *neigh_iter;
iter  =  PyArray_IterNew(x);

/*For a 3x3 kernel */
bounds  =  {-1,  1,  -1,  1};
neigh_iter  =  (PyArrayNeighborhoodIterObject*)PyArray_NeighborhoodIterNew(
  iter,  bounds,  NPY_NEIGHBORHOOD_ITER_ZERO_PADDING,  NULL);

for(i  =  0;  i  <  iter->size;  ++i)  {
  for  (j  =  0;  j  <  neigh_iter->size;  ++j)  {
  /* Walk around the item currently pointed by iter->dataptr */
  PyArrayNeighborhoodIter_Next(neigh_iter);
  }

  /* Move to the next point of iter */
  PyArrayIter_Next(iter);
  PyArrayNeighborhoodIter_Reset(neigh_iter);
}
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int PyArrayNeighborhoodIter_Reset( *iter)

将迭代器位置重置为邻域的第一个点。每当在 PyArray_NeighborhoodIterObject 中给出 iter 参数被更改时应调用此函数（见示例）

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int PyArrayNeighborhoodIter_Next( *iter)

在此调用后，iter->dataptr 指向邻域的下一个点。在访问完邻域的每个点后调用此函数是未定义的。

数组映射

数组映射是高级索引背后的机制。

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*PyArray_MapIterArray( *a, *index)

使用高级索引来迭代数组。

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void PyArray_MapIterSwapAxes( *mit, **ret, int getmap)

将轴与其插入形式互换。MapIter始终将高级（数组）索引放在迭代中的第一位。但如果它们是连续的，则在返回之前会插入/转置它们。这存储为mit->consec != 0（它们被插入的位置）。对于赋值，相反的情况发生：要分配的值被转置（而不是getmap=0而是getmap=1）。getmap=0和getmap=1撤消另一个操作。

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void PyArray_MapIterNext( *mit)

此函数需要更新地图迭代器的状态，并将mit->dataptr指向下一个对象的内存位置。

请注意，此函数从不处理额外的操作数，但为旧的（公开的）API 提供兼容性。

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*PyArray_MapIterArrayCopyIfOverlap( *a, *index, int copy_if_overlap, *extra_op)

与PyArray_MapIterArray类似，但增加了一个copy_if_overlap参数。如果copy_if_overlap != 0，则检查a是否与index中的任何数组以及extra_op有内存重叠，并根据需要进行复制，以避免在迭代期间修改输入时出现问题。iter->array可能包含一个已复制的数组（设置了 WRITEBACKIFCOPY）。

数组标量

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*PyArray_Return( *arr)

此函数窃取了对arr的引用。

此函数检查arr是否为零维数组，并在是的情况下返回适当的数组标量。每当可能返回 0 维数组到 Python 时应使用它。

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*PyArray_Scalar(void *data, *dtype, *base)

通过从由data指向的内存中复制到指定的dtype的数组标量对象返回。 base应为拥有数据的数组对象。如果dtype是void标量，或者设置了NPY_USE_GETITEM标志并且已知getitem方法使用arr参数而不检查它是否为NULL，则需要base。否则，base可能为NULL。

如果数据不是本机字节顺序（由dtype->byteorder指示），则此函数将对数据进行字节交换，因为数组标量始终以正确的机器字节顺序排列。

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*PyArray_ToScalar(void *data, *arr)

返回从由data指向的内存复制并在arr中的数据不是机器字节顺序时交换的类型和项目大小指示的数组标量对象。

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*PyArray_FromScalar( *scalar, *outcode)

从scalar（应为数组标量对象）返回由outcode指定类型的 0 维数组。如果outcode为 NULL，则类型由scalar确定。

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void PyArray_ScalarAsCtype( *scalar, void *ctypeptr)

在ctypeptr中返回指向数组标量中实际值的指针。没有错误检查，因此scalar必须是一个数组标量对象，而ctypeptr必须有足够的空间来容纳正确的类型。对于可变大小的类型，将数据的指针复制到ctypeptr的内存中，对于所有其他类型，将实际数据复制到ctypeptr指向的地址中。

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void PyArray_CastScalarToCtype( *scalar, void *ctypeptr, *outcode)

从数组标量scalar中返回数据（转换为outcode指示的数据类型），并复制到指向ctypeptr（必须足够大以处理传入内存）的内存中。

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*PyArray_TypeObjectFromType(int type)

从类型编号type返回一个标量类型对象。相当于PyArray_DescrFromType (type)->typeobj，除了引用计数和错误检查。成功时返回对类型对象的新引用，失败时返回NULL。

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PyArray_ScalarKind(int typenum, **arr)

请查看 NumPy 1.6.0 中引入的另一种机制的函数PyArray_MinScalarType。

返回由typenum表示的标量类型和数组**arr*（如果arr不是NULL）。假定数组的秩为 0，仅当typenum表示有符号整数时才使用该数组。如果arr不是NULL且第一个元素为负数，则返回NPY_INTNEG_SCALAR，否则返回NPY_INTPOS_SCALAR。可能的返回值是NPY_SCALARKIND中的枚举值。

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int PyArray_CanCoerceScalar(char thistype, char neededtype, scalar)

详细了解 NumPy 类型提升的函数PyArray_ResultType，在 NumPy 1.6.0 中更新。

实现标量强制转换的规则。只有当此函数返回非零值时，标量才会从此类型默默转换为需要的类型。如果标量是NPY_NOSCALAR，那么此函数相当于PyArray_CanCastSafely。规则是相同 KIND 的标量可以强制转换为相同 KIND 的数组。这个规则意味着高精度标量永远不会导致相同 KIND 的低精度数组被上升。

数据类型描述符

警告

数据类型对象必须进行引用计数，因此要注意不同的 C-API 调用对数据类型引用的影响。标准规则是当返回数据类型对象时，它是一个新的引用。除非另有说明，否则接受 PyArray_Descr*对象并返回数组的函数会窃取其输入的数据类型的引用。因此，您必须拥有任何用作此类函数输入的数据类型对象的引用。

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int PyArray_DescrCheck( *obj)

如果obj是数据类型对象（PyArray_Descr*），则评估为真。

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*PyArray_DescrNew( *obj)

从obj（如果有的话，字段引用仅更新，以便新对象指向相同的字段字典）复制一个新的数据类型对象。

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*PyArray_DescrNewFromType(int typenum)

从由typenum指示的内置（或用户注册的）数据类型创建一个新的数据类型对象。所有内置类型都不应更改其任何字段。这将创建一个PyArray_Descr结构的新副本，以便您可以根据需要填充它。这个函数对于灵活的数据类型尤其需要，因为它们需要一个新的 elsize 成员以便在数组构造中有意义。

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*PyArray_DescrNewByteorder( *obj, char newendian)

使用根据newendian设置字节顺序创建一个新的数据类型对象。所有引用的数据类型对象（子描述符和数据类型对象的字段成员）也会被更改（递归地）。

newendian的值是以下这些宏之一：

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NPY_IGNORE
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NPY_SWAP
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NPY_NATIVE
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NPY_LITTLE
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NPY_BIG

如果遇到一个NPY_IGNORE的字节顺序，则会被保留。如果 newendian 是NPY_SWAP，则所有字节顺序都会被交换。其他有效的 newendian 值包括NPY_NATIVE、NPY_LITTLE和NPY_BIG，它们都会导致返回的数据类型描述符（以及它引用的所有数据类型描述符）具有相应的字节顺序。

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*PyArray_DescrFromObject( *op, *mintype)

根据对象op（应该是一个“嵌套”序列对象）和最小数据类型描述符 mintype（可以是NULL）确定合适的数据类型对象。与 array(op).dtype 的行为类似。不要将此函数与PyArray_DescrConverter混淆。这个函数基本上查看（嵌套）序列中的所有对象，并从找到的元素中确定数据类型。

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*PyArray_DescrFromScalar( *scalar)

从数组标量对象返回一个数据类型对象。不检查scalar是否是数组标量。如果无法确定合适的数据类型，则默认返回一个NPY_OBJECT的数据类型。

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*PyArray_DescrFromType(int typenum)

返回与typenum对应的数据类型对象。typenum可以是枚举类型之一，枚举类型的字符代码，或用户定义的类型。如果要使用灵活大小的数组，那么你需要flexible typenum，并将结果elsize参数设置为所需的大小。typenum 是NPY_TYPES之一。

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int PyArray_DescrConverter( *obj, **dtype)

将任何兼容的 Python 对象obj转换为dtype中的数据类型对象。许多 Python 对象可以转换为数据类型对象。有关完整描述，请参见数据类型对象（dtype）。这个转换器的版本将 None 对象转换为NPY_DEFAULT_TYPE数据类型对象。此函数可以在PyArg_ParseTuple处理中使用“O&”字符代码。

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int PyArray_DescrConverter2( *obj, **dtype)

将任何兼容的 Python 对象obj转换为dtype中的数据类型对象。这个转换器的版本将 None 对象转换为NULL，这样返回的数据类型就是NULL。此函数还可以与 PyArg_ParseTuple 处理中的“O&”字符一起使用。

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int Pyarray_DescrAlignConverter( *obj, **dtype)

与PyArray_DescrConverter类似，但它将 C 结构类对象与编译器一样对齐到字边界。

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int Pyarray_DescrAlignConverter2( *obj, **dtype)

与PyArray_DescrConverter2类似，不过它会像编译器一样将 C 结构对象按照字边界对齐。

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*PyArray_FieldNames( *dict)

使用字段字典 dict，例如附加到数据类型对象上的字段，并构造字段名的有序列表，如存储在 PyArray_Descr 对象的 names 字段中。

转换实用程序

用于 PyArg_ParseTuple。

所有这些函数都可以在 PyArg_ParseTuple (…) 中与“O&”格式说明符一起使用，以自动将任何 Python 对象转换为所需的 C 对象。如果成功，所有这些函数都返回 NPY_SUCCEED，如果失败则返回 NPY_FAIL。所有这些函数的第一个参数是一个 Python 对象。第二个参数是将 Python 对象转换为的 C 类型的address。

警告

确保了解在使用这些转换函数时应该采取哪些步骤来管理内存。这些函数可能需要释放内存，和/或者根据您的使用来改变特定对象的引用计数。

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int PyArray_Converter( *obj, **address)

将任何 Python 对象转换为 PyArrayObject。如果 PyArray_Check (obj) 为 TRUE，则增加其引用计数并在 address 中放置一个引用。如果 obj 不是数组，则使用 PyArray_FromAny 将其转换为数组。无论返回什么，你在完成后必须 DECREF 这个地址中返回的对象。

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int PyArray_OutputConverter( *obj, **address)

这是给定给函数的输出数组的默认转换器。如果 obj 是 Py_None 或 NULL，则 address 将是 NULL，但是调用会成功。如果 PyArray_Check ( obj) 为 TRUE，则返回其 address 而不增加其引用计数。

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int PyArray_IntpConverter( *obj, *seq)

将小于 NPY_MAXDIMS 的任何 Python 序列 obj 转换为 npy_intp 的 C 数组。Python 对象也可以是单个数字。seq 变量是一个指向具有成员 ptr 和 len 的结构体的指针。成功返回后，seq ->ptr 包含必须通过调用 PyDimMem_FREE 来释放内存，以避免内存泄漏的内存指针。对内存大小的限制使得这个转换器可以方便地用于被视为数组形状的序列。

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int PyArray_BufferConverter( *obj, *buf)

将任何具有（单片段）缓冲区接口的 Python 对象obj转换为一个具有详细描述对象在内存块中使用的成员的变量。buf变量是一个指向具有 base、ptr、len 和 flags 成员的结构体指针。PyArray_Chunk 结构与 Python 的缓冲区对象二进制兼容（在 32 位平台上通过其 len 成员，在 64 位平台上通过其 ptr 成员）。返回时，base 成员设置为obj（或其基础如果obj已经是指向另一个对象的缓冲区对象）。如果需要保留内存，请确保增加引用计数（INCREF）base 成员。内存块由buf->ptr 成员指向，并具有长度buf->len。buf的 flags 成员是NPY_ARRAY_ALIGNED，如果obj具有可写的缓冲区接口，则设置NPY_ARRAY_WRITEABLE标志。

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int PyArray_AxisConverter( *obj, int *axis)

将表示轴参数的 Python 对象obj转换为适合传递给需要整数轴的函数的值。具体来说，如果obj为 None，则 axis 设置为NPY_MAXDIMS，C-API 函数将正确解释带轴参数的函数。

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int PyArray_BoolConverter( *obj, *value)

将任何 Python 对象obj转换为NPY_TRUE或NPY_FALSE，并将结果放在value中。

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int PyArray_ByteorderConverter( *obj, char *endian)

将 Python 字符串转换为相应的字节顺序字符：‘>’、‘<’、‘s’、‘=’或‘|’。

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int PyArray_SortkindConverter( *obj, *sort)

将 Python 字符串转换为NPY_QUICKSORT之一（以‘q’或‘Q’开头）、NPY_HEAPSORT之一（以‘h’或‘H’开头）、NPY_MERGESORT之一（以‘m’或‘M’开头）或NPY_STABLESORT之一（以‘t’或‘T’开头）。NPY_MERGESORT和NPY_STABLESORT彼此别名以保持向后兼容性，并根据数据类型可能指的是几种稳定排序算法之一。

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int PyArray_SearchsideConverter( *obj, *side)

将 Python 字符串转换为NPY_SEARCHLEFT之一（以‘l’或‘L’开头），或NPY_SEARCHRIGHT之一（以‘r’或‘R’开头）。

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int PyArray_OrderConverter( *obj, *order)

将 Python 字符串‘C’、‘F’、‘A’和‘K’转换成NPY_ORDER枚举NPY_CORDER、NPY_FORTRANORDER、NPY_ANYORDER和NPY_KEEPORDER。

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int PyArray_CastingConverter( *obj, *casting)

将 Python 字符串‘no’，‘equiv’，‘safe’，‘same_kind’和‘unsafe’转换为NPY_CASTING枚举NPY_NO_CASTING，NPY_EQUIV_CASTING，NPY_SAFE_CASTING，NPY_SAME_KIND_CASTING和NPY_UNSAFE_CASTING的枚举。

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int PyArray_ClipmodeConverter( *object, *val)

将 Python 字符串‘clip’，‘wrap’和‘raise’转换为NPY_CLIPMODE枚举NPY_CLIP，NPY_WRAP和NPY_RAISE。

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int PyArray_ConvertClipmodeSequence( *object, *modes, int n)

将剪裁模式序列或单个剪裁模式转换为NPY_CLIPMODE值的 C 数组。 在调用此函数之前必须知道剪裁模式的数量n。 提供此函数以帮助函数为每个维度允许不同的剪裁模式。

其他转换
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int PyArray_PyIntAsInt( *op)

将所有类型的 Python 对象（包括数组和数组标量）转换为标准整数。 出现错误时，返回-1 并设置异常。 您可能会发现以下宏有用：

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#define error_converting(x) (((x) == -1) && PyErr_Occurred())
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PyArray_PyIntAsIntp( *op)

将所有类型的 Python 对象（包括数组和数组标量）转换为（平台指针大小的）整数。 出现错误时，返回-1 并设置异常。

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int PyArray_IntpFromSequence( *seq, *vals, int maxvals)

将作为seq传递的任何 Python 序列（或单个 Python 数字）转换为（最多）maxvals指针大小的整数，并将它们放在vals数组中。 序列可以小于maxvals，因为返回转换对象的数量。

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int PyArray_TypestrConvert(int itemsize, int gentype)

将类型字符串字符（带有itemsize）转换为基本枚举数据类型。 识别并转换相对应于有符号和无符号整数，浮点数和复数浮点数的类型字符串字符。 返回其他值的 gentype。 例如，可以使用此函数将字符串‘f4’转换为NPY_FLOAT32。

用于PyArg_ParseTuple

所有这些函数都可以在PyArg_ParseTuple (…)中使用，使用“O&”格式说明符自动将任何 Python 对象转换为所需的 C 对象。 所有这些函数如果成功，则返回NPY_SUCCEED，否则返回NPY_FAIL。 所有这些函数的第一个参数是 Python 对象。 第二个参数是要将 Python 对象转换为的 C 类型的地址。

警告

一定要了解在使用这些转换函数时应采取哪些步骤来管理内存。这些函数可能需要释放内存，和/或根据您的使用情况改变特定对象的引用计数。

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int PyArray_Converter( *obj, **address)

将任何 Python 对象转换为PyArrayObject。如果PyArray_Check（obj）为 TRUE，则增加其引用计数并在 address 中放置一个引用。如果 obj 不是数组，则使用PyArray_FromAny将其转换为数组。无论返回什么，当使用完这个例程返回的对象时，必须在 address 中减少对该对象的引用。

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int PyArray_OutputConverter( *obj, **address)

这是给定给函数的输出数组的默认转换器。如果 obj 是Py_None或NULL，那么address* 将为NULL，但调用会成功。如果PyArray_Check（obj）为 TRUE，则会在address* 中返回它而不增加其引用计数。

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int PyArray_IntpConverter( *obj, *seq)

将任何小于NPY_MAXDIMS的 Python 序列 obj 转换为npy_intp的 C 数组。Python 对象也可以是单个数字。seq 变量是指向具有成员 ptr 和 len 的结构体的指针。成功返回后，seq ->ptr 包含一个必须通过调用PyDimMem_FREE释放的内存的指针，以避免内存泄漏。对内存大小的限制允许方便地将此转换器用于被解释为数组形状的序列。

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int PyArray_BufferConverter( *obj, *buf)

将具有（单一段）缓冲区接口的任何 Python 对象 obj 转换为具有详细成员的变量，以详细说明对象对其内存块的使用。buf 变量是指向具有基址、ptr、len 和 flags 成员的结构体的指针。PyArray_Chunk 结构与 Python 的缓冲区对象二进制兼容（通过其 32 位平台上的 len 成员和 64 位平台上的 ptr 成员）。返回时，将 base 成员设置为 obj（或其基址，如果 obj 已经是指向另一个对象的缓冲区对象）。如果需要保留内存，请确保增加 base 成员的引用计数。内存块由 buf ->ptr 成员指向，并具有长度 buf ->len。如果 obj 具有可写缓冲区接口，则 buf 的 flags 成员是NPY_ARRAY_ALIGNED，并设置了NPY_ARRAY_WRITEABLE标志。

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int PyArray_AxisConverter( *obj, int *axis)

将代表轴参数的 Python 对象 obj 转换为适当的值，以便传递给接受整数轴的函数。具体来说，如果 obj 是 None，则 axis 设置为NPY_MAXDIMS，这样 C-API 函数就能正确解释轴参数。

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int PyArray_BoolConverter( *obj, *value)

将任何 Python 对象 obj 转换为 NPY_TRUE 或 NPY_FALSE，并将结果放置在 value 中。

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int PyArray_ByteorderConverter( *obj, char *endian)

将 Python 字符串转换为相应的字节顺序字符：‘>’、‘<’、‘s’、‘=’ 或 ‘|’。

代码语言：javascript
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int PyArray_SortkindConverter( *obj, *sort)

将 Python 字符串转换为 NPY_QUICKSORT（以 ‘q’ 或 ‘Q’ 开头）、NPY_HEAPSORT（以 ‘h’ 或 ‘H’ 开头）、NPY_MERGESORT（以 ‘m’ 或 ‘M’ 开头）或 NPY_STABLESORT（以 ‘t’ 或 ‘T’ 开头）中的一个。对于向后兼容性，NPY_MERGESORT和 NPY_STABLESORT 会相互别名，并且可能根据数据类型指代多种稳定的排序算法之一。

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int PyArray_SearchsideConverter( *obj, *side)

将 Python 字符串转换为 NPY_SEARCHLEFT（以 ‘l’ 或 ‘L’ 开头），或 NPY_SEARCHRIGHT（以 ‘r’ 或 ‘R’ 开头）。

代码语言：javascript
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int PyArray_OrderConverter( *obj, *order)

将 Python 字符串 ‘C’、 ‘F’、 ‘A’ 和 ‘K’ 转换为枚举 NPY_CORDER、NPY_FORTRANORDER、NPY_ANYORDER 和 NPY_KEEPORDER。

代码语言：javascript
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int PyArray_CastingConverter( *obj, *casting)

将 Python 字符串 ‘no’、 ‘equiv’、‘safe’、‘same_kind’ 和 ‘unsafe’ 转换为枚举 NPY_NO_CASTING、NPY_EQUIV_CASTING、NPY_SAFE_CASTING、NPY_SAME_KIND_CASTING 和 NPY_UNSAFE_CASTING。

代码语言：javascript
复制
int PyArray_ClipmodeConverter( *object, *val)

将 Python 字符串 ‘clip’、‘wrap’ 和 ‘raise’ 转换为枚举 NPY_CLIP、NPY_WRAP 和 NPY_RAISE。

代码语言：javascript
复制
int PyArray_ConvertClipmodeSequence( *object, *modes, int n)

将一系列 clipmodes 或单个 clipmode 转换为存储 NPY_CLIPMODE 值的 C 数组。在调用此函数之前，必须知道 clipmodes 的数量 n。此函数用于帮助函数允许每个维度使用不同的 clipmode。

其他转换
代码语言：javascript
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int PyArray_PyIntAsInt( *op)

将所有类型的 Python 对象（包括数组和数组标量）转换为标准整数。出现错误时，返回-1 并设置异常。您可能会发现以下宏有用：

代码语言：javascript
复制
#define error_converting(x) (((x) == -1) && PyErr_Occurred())
代码语言：javascript
复制
PyArray_PyIntAsIntp( *op)

将所有类型的 Python 对象（包括数组和数组标量）转换为（平台指针大小的）整数。出现错误时，返回-1 并设置异常。

代码语言：javascript
复制
int PyArray_IntpFromSequence( *seq, *vals, int maxvals)

将作为seq传递的任何 Python 序列（或单个 Python 数字）转换为（最多）maxvals个指针大小的整数，并将它们放入vals数组中。由于返回已转换对象的数量，因此序列可以小于maxvals。

代码语言：javascript
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int PyArray_TypestrConvert(int itemsize, int gentype)

将类型字符串字符（带有itemsize）转换为基本枚举数据类型。识别并转换有符号和无符号整数、浮点数和复数浮点数对应的类型字符串字符。并返回 gentype 的其他值。例如，此函数可用于将字符串‘f4’转换为NPY_FLOAT32。

其他

导入 API

为了从另一个扩展模块中使用 C-API，必须调用import_array函数。如果扩展模块包含在单个.c 文件中，则只需完成这些步骤。但是，如果扩展模块涉及需要 C-API 的多个文件，则必须执行一些额外的步骤。

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void import_array(void)

此函数必须在将使用 C-API 的模块的初始化部分中调用。它导入存储函数指针表的模块，并将正确的变量指向它。

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PY_ARRAY_UNIQUE_SYMBOL
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NO_IMPORT_ARRAY

使用这些#定义，您可以在单个扩展模块的多个文件中使用 C-API。在每个文件中，您必须将PY_ARRAY_UNIQUE_SYMBOL定义为将保存 C-API 的一些名称（如 myextension_ARRAY_API）。这必须在包含 numpy/arrayobject.h 文件之前完成。在模块初始化例程中，调用import_array。此外，在没有模块初始化子例程的文件中，在包含 numpy/arrayobject.h 之前，定义NO_IMPORT_ARRAY。

假设我有两个文件 coolmodule.c 和 coolhelper.c，需要编译并链接成单个扩展模块。假设 coolmodule.c 包含所需的 initcool 模块初始化函数（调用了 import_array()函数）。那么，coolmodule.c 应该在顶部包含：

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#define PY_ARRAY_UNIQUE_SYMBOL cool_ARRAY_API
#include numpy/arrayobject.h

另一方面，coolhelper.c 应该在顶部包含：

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#define NO_IMPORT_ARRAY
#define PY_ARRAY_UNIQUE_SYMBOL cool_ARRAY_API
#include numpy/arrayobject.h

可以将常见的最后两行放入局部扩展头文件中，只要在#包含该文件之前确保已定义了 NO_IMPORT_ARRAY。

在内部，这些#定义的工作方式如下：

  • 如果两者都没有定义，则 C-API 被声明为static void**，因此它仅在包含 numpy/arrayobject.h 的编译单元中可见。
  • 如果已经定义了PY_ARRAY_UNIQUE_SYMBOL，但没有定义NO_IMPORT_ARRAY，则 C-API 被声明为void**，以便它也可被其他编译单元看到。
  • 如果NO_IMPORT_ARRAY被定义，无论是否PY_ARRAY_UNIQUE_SYMBOL被定义，C-API 都声明为extern void**，因此预计它将在另一个编译单元中定义。
  • 每当PY_ARRAY_UNIQUE_SYMBOL被定义，它还会改变默认情况下保存 C-API 的变量名称PyArray_API，变成宏所定义的任何名称。
检查 API 版本

因为在大多数平台上，python 扩展的使用方式与通常库不同，所以某些错误在构建时甚至运行时都不能自动检测到。例如，如果你使用了仅适用于 numpy >= 1.3.0 的函数来构建扩展，并且稍后在 numpy 1.2 下导入扩展，你将不会得到导入错误（但在调用函数时几乎肯定会发生分段错误）。这就是为什么提供了几个函数来检查 numpy 版本。宏NPY_VERSION和NPY_FEATURE_VERSION对应于用于构建扩展的 numpy 版本，而函数PyArray_GetNDArrayCVersion和PyArray_GetNDArrayCFeatureVersion返回的版本对应于运行时 numpy 的版本。

ABI 和 API 兼容性的规则可以总结如下：

  • 每当NPY_VERSION != PyArray_GetNDArrayCVersion()时，扩展都必须重新编译（ABI 不兼容）。
  • NPY_VERSION == PyArray_GetNDArrayCVersion()和NPY_FEATURE_VERSION <= PyArray_GetNDArrayCFeatureVersion()表示向后兼容的更改。

在每个 numpy 版本中自动检测 ABI 不兼容性。在 numpy 1.4.0 中添加了 API 不兼容性检测。如果要支持多个不同的 numpy 版本，并且使用一个扩展二进制文件，就必须尽可能用最低的NPY_FEATURE_VERSION来构建扩展。

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NPY_VERSION

ndarray 对象的当前版本（检查是否定义了这个变量，以确保正在使用numpy/arrayobject.h头文件）。

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NPY_FEATURE_VERSION

C-API 的当前版本。

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unsigned int PyArray_GetNDArrayCVersion(void)

这只是返回值NPY_VERSION。每当 ABI 级别发生向后不兼容的变化时，NPY_VERSION就会改变。但由于它在 C-API 中，因此比较该函数输出的值与当前头文件中定义的值可以测试 C-API 是否发生了变化，从而需要重新编译使用 C-API 的扩展模块。这在函数import_array中会自动检查。

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unsigned int PyArray_GetNDArrayCFeatureVersion(void)

新版本 1.4.0 中添加。

这只是返回值NPY_FEATURE_VERSION。每当 API 发生变化（例如添加函数），NPY_FEATURE_VERSION就会改变。更改的值并不总是需要重新编译。

内部灵活性
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int PyArray_SetNumericOps( *dict)

NumPy 存储了一个内部表格，其中包含用于实现数组的算术运算以及某些数组计算方法的 Python 可调用对象。此函数允许用户用自己的版本替换这些 Python 对象中的任意一个或全部。字典dict的键是要替换的命名函数，配对的值是要使用的 Python 可调用对象。应注意要替换内部数组操作的函数不能调用回该内部数组操作（除非您设计了能处理该问题的函数），否则可能导致未经检查的无限递归（可能导致程序崩溃）。可以替换的操作的键名包括：

add,subtract,multiply,divide,remainder,power,square,reciprocal,ones_like,sqrt,negative,positive,absolute,invert,left_shift,right_shift,bitwise_and,bitwise_xor,bitwise_or,less,less_equal,equal,not_equal,greater,greater_equal,floor_divide,true_divide,logical_or,logical_and,floor,ceil,maximum,minimum,rint。

这些函数在此处列出，因为它们至少在数组对象的方法中被使用一次。如果要分配的对象之一不可调用，则函数将返回-1（而不设置 Python 错误）。

自版本 1.16 起不推荐使用。

代码语言：javascript
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*PyArray_GetNumericOps(void)

返回一个包含存储在内部算术操作表中的可调用 Python 对象的 Python 字典。该字典的键在PyArray_SetNumericOps的说明中给出。

自版本 1.16 起不推荐使用。

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void PyArray_SetStringFunction( *op, int repr)

此函数允许您将数组对象的tp_str和tp_repr方法更改为任何 Python 函数。因此，您可以更改在 Python 调用str(arr)或repr(arr)时发生的情况。要调用的函数作为op传递。如果repr非零，则该函数将在回应repr(arr)时被调用，否则将在回应str(arr)时调用。不会检查op是否可调用。传递给op的可调用对象应期望一个数组参数，并应返回要打印的字符串。

内存管理
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char *PyDataMem_NEW(size_t nbytes)
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void PyDataMem_FREE(char *ptr)
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char *PyDataMem_RENEW(void *ptr, size_t newbytes)

用于分配、释放和重新分配内存的宏。这些宏在内部用于创建数组。

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*PyDimMem_NEW(int nd)
代码语言：javascript
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void PyDimMem_FREE(char *ptr)
代码语言：javascript
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*PyDimMem_RENEW(void *ptr, size_t newnd)

用于分配、释放和重新分配维度和步长内存的宏。

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void *PyArray_malloc(size_t nbytes)
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void PyArray_free(void *ptr)
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void *PyArray_realloc( *ptr, size_t nbytes)

这些宏使用不同的内存分配器，具体取决于常量NPY_USE_PYMEM。当NPY_USE_PYMEM为 0 时，使用系统 malloc，如果NPY_USE_PYMEM为 1，则使用 Python 内存分配器。

代码语言：javascript
复制
NPY_USE_PYMEM
代码语言：javascript
复制
int PyArray_ResolveWritebackIfCopy( *obj)

如果obj->flags具有NPY_ARRAY_WRITEBACKIFCOPY，则此函数清除标志，DECREF obj->base并使其可写，并将obj->base设置为 NULL。然后将obj->data复制到obj->base->data，并返回复制操作的错误状态。这与PyArray_SetWritebackIfCopyBase相反。通常情况下，一旦完成obj的使用，就会调用此函数，就在Py_DECREF(obj)之前。可以多次调用，或使用NULL输入。另请参阅PyArray_DiscardWritebackIfCopy。

如果没有进行任何操作，则返回 0，发生错误时返回-1，如果进行了操作则返回 1。

线程支持

这些宏仅在扩展模块的编译期间评估NPY_ALLOW_THREADS为 True 时才有意义。否则，这些宏等同于空白。Python 为每个 Python 进程使用单个全局解释器锁（GIL），因此一次只能执行一个线程（即使在多 CPU 机器上也是如此）。当调用编译函数可能需要时间来计算（并且对其他线程没有副作用，比如更新全局变量）时，应释放 GIL，以便其他 Python 线程在进行耗时计算时可以运行。这可以通过两组宏来实现。通常，如果在代码块中使用了一个组中的宏，则所有这些宏都必须在同一个代码块中使用。当前，NPY_ALLOW_THREADS被定义为 python 定义的WITH_THREADS常量，除非环境变量NPY_NOSMP被设置，否则NPY_ALLOW_THREADS被定义为 0。

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NPY_ALLOW_THREADS
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WITH_THREADS
第一组

这个组用于调用可能需要一些时间但不使用任何 Python C-API 调用的代码。因此，在计算期间应释放 GIL。

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NPY_BEGIN_ALLOW_THREADS

等同于Py_BEGIN_ALLOW_THREADS，除了它使用NPY_ALLOW_THREADS来确定宏是否被替换为空格。

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NPY_END_ALLOW_THREADS

等同于Py_END_ALLOW_THREADS，除了它使用NPY_ALLOW_THREADS来确定宏是否被替换为空格。

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NPY_BEGIN_THREADS_DEF

放置在变量声明区域。此宏设置了存储 Python 状态所需的变量。

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NPY_BEGIN_THREADS

放置在不需要 Python 解释器的代码之前。此宏保存 Python 状态并释放 GIL。

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NPY_END_THREADS

放置在不需要 Python 解释器的代码之后。此宏获取 GIL 并从保存的变量中恢复 Python 状态。

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void NPY_BEGIN_THREADS_DESCR( *dtype)

只有当dtype不包含在执行循环期间可能需要 Python 解释器的任意 Python 对象时才有用。

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void NPY_END_THREADS_DESCR( *dtype)

在使用此宏的 BEGIN 形式释放 GIL 后，有助于恢复 GIL。

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void NPY_BEGIN_THREADS_THRESHOLDED(int loop_size)

只有在loop_size超过最小阈值（当前设置为 500）时才有用。应该与NPY_END_THREADS配对，以恢复 GIL。

第二组

这个组用于在释放后重新获取 Python GIL。例如，假设已释放 GIL（使用以前的调用），然后代码中的某些路径（可能在不同的子例程中）需要使用 Python C-API，则这些宏有助于获取 GIL。这些宏基本上实现了先前三个的反转（获取 LOCK 并保存其状态），然后使用保存的状态重新释放它。

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NPY_ALLOW_C_API_DEF

放置在变量声明区域以设置所需变量。

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NPY_ALLOW_C_API

放置在需要调用 Python C-API 的代码之前（当已知 GIL 已经被释放时）。

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NPY_DISABLE_C_API

放置在需要调用 Python C-API 的代码之后（以释放 GIL）。

提示

在线程支持宏后永远不要使用分号。

优先级
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NPY_PRIORITY

数组的默认优先级。

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NPY_SUBTYPE_PRIORITY

默认子类型优先级。

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NPY_SCALAR_PRIORITY

默认标量优先级（非常小）

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double PyArray_GetPriority( *obj, double def)

返回 obj 或 def 的 __array_priority__ 属性（转换为 double），如果该名称的属性不存在，则提供快速返回避免属性查找对象的类型为 PyArray_Type。

默认缓冲区
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NPY_BUFSIZE

用户可设置内部缓冲区的默认大小。

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NPY_MIN_BUFSIZE

用户可设置内部缓冲区的最小大小。

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NPY_MAX_BUFSIZE

用户可设置缓冲区的最大大小。

其他常量
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NPY_NUM_FLOATTYPE

浮点类型的数量

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NPY_MAXDIMS

数组中允许的最大维数。

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NPY_MAXARGS

函数中可以使用的数组参数的最大数量。

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NPY_FALSE

定义为 0 以与 Bool 一起使用。

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NPY_TRUE

定义为 1 以与 Bool 一起使用。

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NPY_FAIL

失败的转换器函数的返回值，这些函数使用类似PyArg_ParseTuple的函数中的“O&”语法调用。

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NPY_SUCCEED

成功的转换器函数的返回值，这些函数使用类似PyArg_ParseTuple的函数中的“O&”语法调用。

其他宏
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int PyArray_SAMESHAPE( *a1, *a2)

如果数组 a1 和 a2 具有相同的形状，则评估为 True。

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PyArray_MAX(a, b)

返回 a 和 b 的最大值。如果 (a) 或 (b) 是表达式，则会评估两次。

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PyArray_MIN(a, b)

返回 a 和 b 的最小值。如果 (a) 或 (b) 是表达式，则会评估两次。

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PyArray_CLT(a, b)
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PyArray_CGT(a, b)
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PyArray_CLE(a, b)
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PyArray_CGE(a, b)
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PyArray_CEQ(a, b)
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PyArray_CNE(a, b)

使用 NumPy 的两个复数（具有实部和虚部成员的结构）之间的复杂比较实现了基于词法顺序的 NumPy 定义的比较：首先比较实部，然后如果实部相等，则比较复数部分。

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PyArray_REFCOUNT( *op)

返回任何 Python 对象的引用计数。

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void PyArray_DiscardWritebackIfCopy( *obj)

如果obj->flags具有NPY_ARRAY_WRITEBACKIFCOPY，此函数清除标志，DECREF s obj->base并使其可写，并将obj->base设置为 NULL。与PyArray_ResolveWritebackIfCopy相比，它不会尝试从obj->base复制数据。这是在发生错误时，当你完成obj时，即在Py_DECREF(obj)之前通常调用的。可多次调用，或使用NULL输入。

枚举类型
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enum NPY_SORTKIND

一种特殊的变量类型，可以采用不同值来指示正在使用的排序算法。

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enumerator NPY_QUICKSORT
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enumerator NPY_HEAPSORT
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enumerator NPY_MERGESORT
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enumerator NPY_STABLESORT

用作NPY_MERGESORT的别名，反之亦然。

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enumerator NPY_NSORTS

定义为排序的数量。由于向后兼容性的需要，此值固定为三，因此NPY_MERGESORT和NPY_STABLESORT互为别名，并可以引用几种稳定排序算法之一，具体取决于数据类型。

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enum NPY_SCALARKIND

一种特殊的变量类型，表示在确定标量强制转换规则时区分的“种类”数量。此变量可以取以下值：

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enumerator NPY_NOSCALAR
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enumerator NPY_BOOL_SCALAR
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enumerator NPY_INTPOS_SCALAR
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enumerator NPY_INTNEG_SCALAR
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enumerator NPY_FLOAT_SCALAR
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enumerator NPY_COMPLEX_SCALAR
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enumerator NPY_OBJECT_SCALAR
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enumerator NPY_NSCALARKINDS

定义为标量种类的数量（不包括NPY_NOSCALAR）。

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enum NPY_ORDER

表示应解释数组的元素顺序的枚举类型。创建全新数组时，一般只使用NPY_CORDER和NPY_FORTRANORDER，而在提供一个或多个输入时，顺序可以基于它们。

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enumerator NPY_ANYORDER

如果所有输入都是 Fortran，则为 Fortran 顺序，否则为 C 顺序。

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enumerator NPY_CORDER

C 顺序。

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enumerator NPY_FORTRANORDER

Fortran 顺序。

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enumerator NPY_KEEPORDER

尽可能接近输入顺序的顺序，即使输入既不是 C 顺序也不是 Fortran 顺序。

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enum NPY_CLIPMODE

表示应在某些函数中应用的裁剪类型的变量类型。

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enumerator NPY_RAISE

对大多数操作来说是默认的，在索引越界时会引发异常。

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enumerator NPY_CLIP

如果超出范围，则将索引剪辑到有效范围内。

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enumerator NPY_WRAP

如果超出范围，则将索引包裹到有效范围内。

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enum NPY_SEARCHSIDE

表示返回的索引是第一个合适位置的索引（如果NPY_SEARCHLEFT）还是最后一个位置的索引（如果NPY_SEARCHRIGHT）的变量类型。

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enumerator NPY_SEARCHLEFT
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enumerator NPY_SEARCHRIGHT
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enum NPY_SELECTKIND

表示正在使用的选择算法的变量类型。

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enumerator NPY_INTROSELECT
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enum NPY_CASTING

版本 1.6 中新增。

表示数据转换应有多宽松的枚举类型。在 NumPy 1.6 中添加的迭代器中使用，计划在将来的版本中更广泛地使用。

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enumerator NPY_NO_CASTING

仅允许相同类型。

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enumerator NPY_EQUIV_CASTING

允许相同和涉及字节交换的强制转换。

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enumerator NPY_SAFE_CASTING

仅允许不会导致值四舍五入、截断或以其他方式更改的强制转换。

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enumerator NPY_SAME_KIND_CASTING

允许任何安全的转换和相同类型的转换。例如，float64 -> float32 可以使用此规则进行转换。

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enumerator NPY_UNSAFE_CASTING

允许进行任何类型的转换，无论可能发生什么样的数据损失。

导入 API

要从另一个扩展模块中使用 C-API，必须调用 import_array 函数。如果扩展模块是包含在一个单独的 .c 文件中的自包含模块，则只需要做这些。然而，如果扩展模块涉及到需要 C-API 的多个文件，则需要进行一些额外的步骤。

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void import_array(void)

此函数必须在将要使用 C-API 的模块的初始化部分中调用。它导入存储函数指针表的模块，并将正确的变量指向它。

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PY_ARRAY_UNIQUE_SYMBOL
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NO_IMPORT_ARRAY

使用这些 #define，你可以在单个扩展模块的多个文件中使用 C-API。在每个文件中，必须将 PY_ARRAY_UNIQUE_SYMBOL 定义为某个保存 C-API 的名称（例如，myextension_ARRAY_API）。在模块初始化例程中，调用 import_array。此外，在不具有模块初始化子例程的文件中，在包含 numpy/arrayobject.h 之前定义 NO_IMPORT_ARRAY。

假设我有两个需要编译和链接到单个扩展模块的文件 coolmodule.c 和 coolhelper.c。假设 coolmodule.c 包含所需的 initcool 模块初始化函数（其中调用了 import_array()函数）。那么，coolmodule.c 的顶部应有以下内容：

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#define PY_ARRAY_UNIQUE_SYMBOL cool_ARRAY_API
#include numpy/arrayobject.h

另一方面，coolhelper.c 的顶部应有以下内容：

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#define NO_IMPORT_ARRAY
#define PY_ARRAY_UNIQUE_SYMBOL cool_ARRAY_API
#include numpy/arrayobject.h

你也可以将最后两行的通用内容放入扩展的本地头文件中，只要在 #include 该文件之前，确保 NO_IMPORT_ARRAY 被 #defined。

在内部，这些 #define 的工作原理如下：

  • 如果都没有定义，C-API 声明为 static void**，因此它仅在包含 numpy/arrayobject.h 的编译单元内可见。
  • 如果 #defined 了 PY_ARRAY_UNIQUE_SYMBOL，但未定义 NO_IMPORT_ARRAY，则 C-API 声明为 void**，以便它也对其他编译单元可见。
  • 如果 #defined 了 NO_IMPORT_ARRAY，无论 PY_ARRAY_UNIQUE_SYMBOL 是否被定义，都将 C-API 声明为 extern void**，因此它应该在另一个编译单元中定义。
  • 每当定义了 PY_ARRAY_UNIQUE_SYMBOL，它也会更改保存 C-API 的变量的名称，默认为 PyArray_API，改为宏定义所指定的名称。
检查 API 版本

因为在大多数平台上，Python 扩展的使用方式与通常的库不同，因此有些错误无法在构建时甚至运行时自动检测到。例如，如果使用仅在 numpy >= 1.3.0 可用的函数构建扩展，然后稍后在 numpy 1.2 上导入该扩展，您将不会收到导入错误（但几乎可以肯定在调用该函数时会导致分段错误）。这就是为什么提供了多个函数来检查 numpy 版本。宏NPY_VERSION 和 NPY_FEATURE_VERSION 对应于用于构建扩展的 numpy 版本，而函数PyArray_GetNDArrayCVersion 和 PyArray_GetNDArrayCFeatureVersion 返回的版本对应于运行时 numpy 的版本。

ABI 和 API 兼容性的规则可以总结如下：

  • 每当NPY_VERSION != PyArray_GetNDArrayCVersion()时，就需要重新编译扩展（ABI 不兼容）。
  • NPY_VERSION == PyArray_GetNDArrayCVersion()，并且NPY_FEATURE_VERSION <= PyArray_GetNDArrayCFeatureVersion() 意味着向后兼容的变化。

每个 numpy 版本都会自动检测 ABI 不兼容性。API 不兼容性检测是在 numpy 1.4.0 中添加的。如果要使用一个扩展二进制文件支持许多不同的 numpy 版本，就必须尽可能使用最低的NPY_FEATURE_VERSION构建扩展。

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NPY_VERSION

ndarray 对象的当前版本（检查是否定义了此变量，以确保使用了numpy/arrayobject.h头文件）。

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NPY_FEATURE_VERSION

C-API 的当前版本。

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unsigned int PyArray_GetNDArrayCVersion(void)

这只返回值NPY_VERSION。每当 ABI 级别发生向后不兼容的更改时，NPY_VERSION就会改变。由于它在 C-API 中，可以通过比较此函数的输出和当前头文件中定义的值来测试 C-API 是否已更改，从而需要重新编译使用 C-API 的扩展模块。这在函数import_array中自动检查。

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unsigned int PyArray_GetNDArrayCFeatureVersion(void)

版本 1.4.0 的新增内容。

这只返回值NPY_FEATURE_VERSION。每当 API 发生变化（例如增加了一个函数），NPY_FEATURE_VERSION就会改变。改变的值并不总是需要重新编译。

内部灵活性
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int PyArray_SetNumericOps( *dict)

NumPy 存储了一个内部表格，其中包含用于实现数组的算术操作以及某些数组计算方法的 Python 可调用对象。该函数允许用户用自己的版本替换这些 Python 对象中的任意几个或全部。字典 dict 的键是要替换的以及要使用的 Python 可调用对象的命名函数。应注意，用于替换内部数组操作的函数不应调用该内部数组操作（除非您已设计该函数来处理），否则可能导致未经检查的无限递归（可能导致程序崩溃）。可替换操作的键名包括:

add，subtract，multiply，divide，remainder，power，square，reciprocal，ones_like，sqrt，negative，positive，absolute，invert，left_shift，right_shift，bitwise_and，bitwise_xor，bitwise_or，less，less_equal，equal，not_equal，greater，greater_equal，floor_divide，true_divide，logical_or，logical_and，floor，ceil，maximum，minimum，rint。

这些函数在这里包含，因为它们至少在数组对象的方法中使用一次。如果分配的对象中有一个不是可调用的，则函数返回 -1（而不设置 Python 错误）。

自版本 1.16 起被弃用。

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*PyArray_GetNumericOps(void)

返回一个包含内部算术操作表中存储的可调用 Python 对象的 Python 字典。该字典的键在 PyArray_SetNumericOps 的解释中给出。

自版本 1.16 起被弃用。

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void PyArray_SetStringFunction( *op, int repr)

该函数允许您将数组对象的 tp_str 和 tp_repr 方法更改为任何 Python 函数。因此，您可以更改当从 Python 调用 str(arr) 或 repr(arr) 时发生的情况。要调用的函数传递为 op。如果 repr 非零，则会在响应 repr(arr) 时调用该函数，否则将在响应 str(arr) 时调用该函数。不会执行 op 是否可调用的检查。传递给 op 的可调用对象应期望一个数组参数，并应返回一个要打印的字符串。

内存管理
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char *PyDataMem_NEW(size_t nbytes)
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void PyDataMem_FREE(char *ptr)
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char *PyDataMem_RENEW(void *ptr, size_t newbytes)

用于分配、释放和重新分配内存的宏。这些宏在内部用于创建数组。

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*PyDimMem_NEW(int nd)
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void PyDimMem_FREE(char *ptr)
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*PyDimMem_RENEW(void *ptr, size_t newnd)

用于分配、释放和重新分配维度和步幅内存的宏。

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void *PyArray_malloc(size_t nbytes)
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void PyArray_free(void *ptr)
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void *PyArray_realloc( *ptr, size_t nbytes)

这些宏使用不同的内存分配器，具体取决于常量 NPY_USE_PYMEM。当 NPY_USE_PYMEM 为 0 时，将使用系统 malloc，如果 NPY_USE_PYMEM 为 1，则将使用 Python 内存分配器。

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NPY_USE_PYMEM
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int PyArray_ResolveWritebackIfCopy( *obj)

如果obj->flags具有NPY_ARRAY_WRITEBACKIFCOPY，此函数会清除标志，DECREF obj->base并使其可写，并将obj->base设置为 NULL。然后将obj->data复制到obj->base->data，并返回复制操作的错误状态。这与PyArray_SetWritebackIfCopyBase相反。通常在完成对obj的操作后，就在Py_DECREF(obj)之前调用此函数。可以多次调用，或者使用NULL输入。另请参阅PyArray_DiscardWritebackIfCopy。

如果未执行任何操作则返回 0，出错返回-1，执行操作返回 1。

线程支持

这些宏仅在编译扩展模块时NPY_ALLOW_THREADS评估为 True 时才有意义。否则，这些宏等效于空格。Python 为每个 Python 进程使用单个全局解释器锁（GIL），因此一次只能执行一个线程（即使在多 CPU 机器上也是如此）。当调用编译函数可能需要时间来计算（并且不会对其他线程产生副作用，如更新全局变量）时，应释放 GIL，以便其他 Python 线程在进行耗时计算时可以运行。可以使用两组宏来实现这一点。通常，如果在代码块中使用一组宏，则必须在同一代码块中使用所有宏。当前，NPY_ALLOW_THREADS被定义为 python 定义的WITH_THREADS常量，除非设置了环境变量NPY_NOSMP，在这种情况下，NPY_ALLOW_THREADS被定义为 0。

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NPY_ALLOW_THREADS
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WITH_THREADS
第一组

此组用于调用可能需要一些时间但不使用任何 Python C-API 调用的代码。因此，在计算过程中应释放 GIL。

代码语言：javascript
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NPY_BEGIN_ALLOW_THREADS

等效于Py_BEGIN_ALLOW_THREADS，只是它使用NPY_ALLOW_THREADS来确定宏是否替换为空格。

代码语言：javascript
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NPY_END_ALLOW_THREADS

等效于Py_END_ALLOW_THREADS，只是它使用NPY_ALLOW_THREADS来确定宏是否替换为空格。

代码语言：javascript
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NPY_BEGIN_THREADS_DEF

放置在变量声明区域。此宏设置了存储 Python 状态所需的变量。

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NPY_BEGIN_THREADS

放置在不需要 Python 解释器的代码之前。此宏保存 Python 状态并释放 GIL。

代码语言：javascript
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NPY_END_THREADS

放在不需要 Python 解释器的代码之后。这个宏获取 GIL 并从保存的变量恢复 Python 状态。

代码语言：javascript
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void NPY_BEGIN_THREADS_DESCR( *dtype)

只有在 dtype 不包含在循环执行过程中可能需要 Python 解释器的任意 Python 对象时才有用于释放 GIL。

代码语言：javascript
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void NPY_END_THREADS_DESCR( *dtype)

在使用此宏的 BEGIN 形式后释放 GIL 的情况下，有助于重新获得 GIL。

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void NPY_BEGIN_THREADS_THRESHOLDED(int loop_size)

只有在 loop_size 超过最小阈值时有用于释放 GIL，目前设置为 500。应与 NPY_END_THREADS 一起匹配以重新获得 GIL。

组 2

这个组用于在释放后重新获取 Python GIL。例如，假设已经释放了 GIL（使用之前的调用），然后代码中的某些路径（可能在不同的子例程中）需要使用 Python C-API，那么这些宏很有用，用于获取 GIL。这些宏基本上完成了前三个操作的反向操作（获取锁保存其状态），然后用保存的状态重新释放它。

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NPY_ALLOW_C_API_DEF

放在变量声明区域以设置必要的变量。

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NPY_ALLOW_C_API

放置在需要调用 Python C-API 的代码之前（已知已释放 GIL）。

代码语言：javascript
复制
NPY_DISABLE_C_API

放在需要调用 Python C-API 的代码之后（用于重新释放 GIL）。

提示

在线程支持宏后面不要使用分号。

组 1

这个组用于调用可能需要一些时间但不使用任何 Python C-API 调用的代码。因此，在其计算过程中应释放 GIL。

代码语言：javascript
复制
NPY_BEGIN_ALLOW_THREADS

与Py_BEGIN_ALLOW_THREADS相当，只是它使用NPY_ALLOW_THREADS来确定该宏是否替换为空格还是不替换。

代码语言：javascript
复制
NPY_END_ALLOW_THREADS

与Py_END_ALLOW_THREADS相当，只是它使用NPY_ALLOW_THREADS来确定该宏是否替换为空格还是不替换。

代码语言：javascript
复制
NPY_BEGIN_THREADS_DEF

放在变量声明区域。此宏设置所需的用于存储 Python 状态的变量。

代码语言：javascript
复制
NPY_BEGIN_THREADS

放在不需要 Python 解释器（没有 Python C-API 调用）的代码之前。此宏保存 Python 状态并释放 GIL。

代码语言：javascript
复制
NPY_END_THREADS

放在不需要 Python 解释器的代码之后。这个宏获取 GIL 并从保存的变量恢复 Python 状态。

代码语言：javascript
复制
void NPY_BEGIN_THREADS_DESCR( *dtype)

只有在 dtype 不包含在循环执行过程中可能需要 Python 解释器的任意 Python 对象时才有用于释放 GIL。

代码语言：javascript
复制
void NPY_END_THREADS_DESCR( *dtype)

在使用此宏的 BEGIN 形式后释放 GIL 的情况下，有助于重新获得 GIL。

代码语言：javascript
复制
void NPY_BEGIN_THREADS_THRESHOLDED(int loop_size)

只有在 loop_size 超过最小阈值时才有用于释放 GIL，目前设置为 500。应与 NPY_END_THREADS 一起匹配以重新获得 GIL。

组 2

此组用于在释放后重新获取 Python GIL。例如，假设 GIL 已经被释放（使用先前的调用），然后代码中的一些路径（也许在不同的子例程中）需要使用 Python C-API，那么这些宏就可以用于获取 GIL。这些宏基本上完成了前三个的反向操作（获取锁保存其状态），然后使用保存的状态重新释放。

代码语言：javascript
复制
NPY_ALLOW_C_API_DEF

放置在变量声明区域以设置必要的变量。

代码语言：javascript
复制
NPY_ALLOW_C_API

在需要调用 Python C-API 的代码之前放置（当已知 GIL 已经被释放时）。

代码语言：javascript
复制
NPY_DISABLE_C_API

在需要调用 Python C-API 的代码后面放置（重新释放 GIL）。

提示

在线程支持宏后永远不要使用分号。

优先级
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NPY_PRIORITY

数组的默认优先级。

代码语言：javascript
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NPY_SUBTYPE_PRIORITY

默认子类型优先级。

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NPY_SCALAR_PRIORITY

默认标量优先级（非常小）

代码语言：javascript
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double PyArray_GetPriority( *obj, double def)

返回obj或def的__array_priority__属性（转换为 double），如果不存在该名称的属性，则提供避免属性查找的快速返回。为PyArray_Type类型的对象提供了实现。

默认缓冲区
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NPY_BUFSIZE

用户可设置内部缓冲区的默认尺寸。

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NPY_MIN_BUFSIZE

用户可设置内部缓冲区的最小尺寸。

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NPY_MAX_BUFSIZE

用户可设置缓冲区的最大大小。

其他常量
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NPY_NUM_FLOATTYPE

浮点类型的数量

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NPY_MAXDIMS

数组中允许的最大维数。

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NPY_MAXARGS

函数中可以使用的数组参数的最大数量。

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NPY_FALSE

定义为 0，以与 Bool 一起使用。

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复制
NPY_TRUE

定义为 1，以与 Bool 一起使用。

代码语言：javascript
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NPY_FAIL

通过“O&”语法在类似PyArg_ParseTuple的函数中调用的失败转换函数的返回值。

代码语言：javascript
复制
NPY_SUCCEED

成功转换函数的返回值，这些函数是在类似PyArg_ParseTuple的函数中使用“O&”语法调用的。

杂项宏
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int PyArray_SAMESHAPE( *a1, *a2)

如果数组a1和a2具有相同的形状，则评估为 True。

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PyArray_MAX(a, b)

返回a和b的最大值。如果(a)或(b)是表达式，则会评估两次。

代码语言：javascript
复制
PyArray_MIN(a, b)

返回a和b的最小值。如果(a)或(b)是表达式，则会评估两次。

代码语言：javascript
复制
PyArray_CLT(a, b)
代码语言：javascript
复制
PyArray_CGT(a, b)
代码语言：javascript
复制
PyArray_CLE(a, b)
代码语言：javascript
复制
PyArray_CGE(a, b)
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PyArray_CEQ(a, b)
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PyArray_CNE(a, b)

使用 NumPy 的复数进行复杂比较（具有实部和虚部成员的结构）的实现，其排序定义为字典顺序：首先比较实部，如果实部相等，则比较虚部。

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PyArray_REFCOUNT( *op)

返回任何 Python 对象的引用计数。

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复制
void PyArray_DiscardWritebackIfCopy( *obj)

如果obj->flags具有NPY_ARRAY_WRITEBACKIFCOPY，此函数会清除标志，DECREF obj->base 并使其可写，并将obj->base设置为 NULL。与PyArray_ResolveWritebackIfCopy相反，它不会尝试从obj->base复制数据。这会撤消PyArray_SetWritebackIfCopyBase。通常在错误发生时并且在使用obj完成后，即在Py_DECREF(obj)之前调用此函数。它可以被多次调用，或者带有NULL输入。

枚举类型
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复制
enum NPY_SORTKIND

一个特殊的变量类型，可以采用不同的值表示所使用的排序算法。

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复制
enumerator NPY_QUICKSORT
代码语言：javascript
复制
enumerator NPY_HEAPSORT
代码语言：javascript
复制
enumerator NPY_MERGESORT
代码语言：javascript
复制
enumerator NPY_STABLESORT

用作NPY_MERGESORT的别名，反之亦然。

代码语言：javascript
复制
enumerator NPY_NSORTS

定义为排序的数量。由于向后兼容性的需要，它被固定为三个，并且因此NPY_MERGESORT和NPY_STABLESORT等彼此别名，并可能指代取决于数据类型的几种稳定排序算法之一。

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复制
enum NPY_SCALARKIND

一种特殊的变量类型，用于指示在确定标量强制规则时区分的标量“种类”的数量。该变量可以取以下值：

代码语言：javascript
复制
enumerator NPY_NOSCALAR
代码语言：javascript
复制
enumerator NPY_BOOL_SCALAR
代码语言：javascript
复制
enumerator NPY_INTPOS_SCALAR
代码语言：javascript
复制
enumerator NPY_INTNEG_SCALAR
代码语言：javascript
复制
enumerator NPY_FLOAT_SCALAR
代码语言：javascript
复制
enumerator NPY_COMPLEX_SCALAR
代码语言：javascript
复制
enumerator NPY_OBJECT_SCALAR
代码语言：javascript
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enumerator NPY_NSCALARKINDS

定义为标量种类的数量（不包括NPY_NOSCALAR）。

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enum NPY_ORDER

表示数组应该以哪种顺序解释的枚举类型。创建全新数组时，通常只使用NPY_CORDER和NPY_FORTRANORDER，而当提供一个或多个输入时，顺序可以基于它们。

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enumerator NPY_ANYORDER

如果所有输入都是 Fortran，则为 Fortran 顺序，否则为 C 顺序。

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enumerator NPY_CORDER

C 顺序。

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enumerator NPY_FORTRANORDER

Fortran 顺序。

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enumerator NPY_KEEPORDER

尽量接近输入顺序的顺序，即使输入的顺序既不是 C 顺序也不是 Fortran 顺序。

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enum NPY_CLIPMODE

一个变量类型，指示在某些函数中应用的剪裁类型。

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enumerator NPY_RAISE

大多数操作的默认值，如果索引超出范围会引发异常。

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enumerator NPY_CLIP

如果索引超出范围，则将其剪裁到有效范围。

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enumerator NPY_WRAP

如果索引超出范围，则将其包裹到有效范围。

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enum NPY_SEARCHSIDE

一个变量类型，指示返回的索引应该是第一个合适位置的（如果是NPY_SEARCHLEFT）还是最后一个位置的（如果是NPY_SEARCHRIGHT）。

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enumerator NPY_SEARCHLEFT
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enumerator NPY_SEARCHRIGHT
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enum NPY_SELECTKIND

一个变量类型，指示正在使用的选择算法。

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enumerator NPY_INTROSELECT
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enum NPY_CASTING

在 1.6���本中新增。

表示数据转换应该多宽松的枚举类型。这是 NumPy 1.6 中添加的迭代器使用的，未来版本中打算更广泛使用。

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enumerator NPY_NO_CASTING

仅允许相同类型。

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enumerator NPY_EQUIV_CASTING

允许相同类型和涉及字节交换的强制转换。

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enumerator NPY_SAFE_CASTING

仅允许不会导致值四舍五入、截断或以其他方式更改的强制转换。

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enumerator NPY_SAME_KIND_CASTING

允许任何安全转换，以及同类别之间的转换。例如，float64 -> float32 符合这个规则。

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enumerator NPY_UNSAFE_CASTING

允许任何类型的转换，无论可能发生何种数据损失。

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原始发表：2024-06-28，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除
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函数
数据类型
数组
numpy

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