如何使用cython创建自定义numpy dtype
这里有一些使用C创建自定义numpy dtypes的例子：
另外，它似乎可以在cython中创建自定义的ufuncs：
它似乎也应该可以使用cython创建一个dtype（然后为它创建自定义的ufuncs）。 可能吗？ 如果是这样，你可以发布一个例子吗？
使用案例：
我想做一些生存分析。 基本数据元素是具有相关传感器值的生存时间（浮点数）（如果相关时间表示失败时间则为假，如果它代表截尾时间（即在观察期间未发生失败）则为真）。
很明显，我可以使用两个numpy数组来存储这些值：一个用于时间的浮点数组和一个用于检查值的布尔数组。 但是，我想说明多次发生事件的可能性（这是心脏病发作的良好模型 - 可以有多个）。 在这种情况下，我需要一个称为MultiEvent的对象数组。 每个MultiEvent包含一系列浮点数（未经审查的失败次数）和观察期（也是浮点数）。 请注意，所有MultiEvent的失败次数并不相同。
我需要能够对MultiEvent的数组执行一些操作：
获取每个故障的数量
获取审查时间（即观察期减去所有失败次数的总和）
根据附加的参数数组（例如一组危害值）计算对数似然值。 例如，单个MultiEvent M和常数危险值h对数似然性可能类似于：
sum(log(h) + h*t for t in M.times) - h*(M.period - sum(M.times))
其中M.times是失败次数的列表（数组，无论），而M.period是总观察期。 我想要适用适当的numpy广播规则，以便我可以做到：
log_lik = logp(M_vec,h_vec)
只要M_vec和h_vec的尺寸一致，它就会工作。
我目前的实现使用numpy.vectorize 。 这对于1和2来说已经足够好了，但对于3来说速度太慢了。请注意，我不能这样做，因为我的MultiData对象中的失败次数未知。
Numpy数组最适合于固定大小的数据类型。 如果数组中的对象不是固定大小的（例如MultiEvent），则操作可能会变得更慢。
我建议你将所有的生存时间存储在带有3个字段的1d线性记录数组中：event_id，time，period。 每个事件可以在数组中出现多次：
>>> import numpy as np
>>> rawdata = [(1, 0.4, 4), (1, 0.6, 6), (2,2.6, 6)]
>>> npdata = np.rec.fromrecords(rawdata, names='event_id,time,period')
>>> print npdata
[(1, 0.40000000000000002, 4) (1, 0.59999999999999998, 6) (2, 2.6000000000000001, 6)]
要获取特定索引的数据，您可以使用奇特的索引：
>>> eventdata = npdata[npdata.event_id==1]
>>> print eventdata
[(1, 0.40000000000000002, 4) (1, 0.59999999999999998, 6)]
这种方法的优点是可以轻松地将它与基于ndarray的函数进行整合。 您也可以按照手册中的描述从cython访问这些数组：
cdef packed struct Event:
np.int32_t event_id
np.float64_t time
np.float64_6 period
def f():
cdef np.ndarray[Event] b = np.zeros(10,
dtype=np.dtype([('event_id', np.int32),
('time', np.float64),
('period', np.float64)]))
<...>
我很抱歉没有直接回答这个问题，但之前我遇到过类似的问题，如果我理解正确，那么现在你遇到的真正问题是你有可变长度的数据，这实际上不是真正的问题之一numpy的优势，也是你遇到性能问题的原因。 除非事先知道多重事件的最大条目数，否则您将遇到问题，即使这样，您将浪费大量内存/磁盘空间，以填充不是多事件的事件的零。
您有多个字段的数据点，其中一些与其他字段相关，其中一些需要以组的形式进行标识。 这强烈暗示你应该考虑一个存储这些信息的表单的数据库，用于性能，内存，磁盘空间和理智的原因。
对于一个刚接触你的代码的人来说，理解一个简单的数据库模式要比一个复杂的，黑客入侵的结构要容易得多，而这个结构会令人沮丧地变得缓慢和臃肿。 SQL查询比较快速且易于编写。
我建议根据我对您的解释的理解，其中包含Event和MultiEvent表，其中每个Event条目都有一个与MultiEvent表相关的外键。
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