我有一个自定义浮点数据类型，它使用两个64位浮点数模拟128位浮点数（来自QD library的双重类 dd_real ） . 从C我想导出一个ndarray到python . 我已经知道如何为64位浮点数执行此操作，但对于双倍的我需要指定我自己的自定义dtype . 怎么做？
注意：numpy有自己的128位浮点数（np.float128），遗憾的是它映射到C / C中的 long double ，它只是一个存储在128位（在我所有平台上）的80位浮点数 .
实际上，应该能够以与numpy导出np.float128（我只是不知道如何完成）相同的方式执行此操作，唯一的区别是它在C端使用 dd_real 而不是 long double .
如果这有帮助，我已经使用 boost::python 将C类型 dd_real 导出到python，也许这可以以某种方式重用 .
到目前为止，我能够研究以下内容
1 回答
您链接到的存储库，
可能包含有关如何向Numpy添加新dtype的最简单的示例 . 我不知道一种更简单的方法 . 注意这些文件中对
register_cast_function和REGISTER_UFUNC的调用：这些告诉Numpy如何在逐个元素级别处理乘法和转换等操作 .但是，如果你真正想做的只是导出你的数据，你可以只导出一个双打数组，或者可以将两个双打捆绑到一个数据类型
然后，您需要编写单独的函数来对这些数组执行操作（因为
arr1 * arr2将不会执行您想要的操作） . 进一步使arr1 * arr2工作的一种可能方法是将np.ndarray子类化为您的数据类型，覆盖__mul__等操作 .