np_inline

 
Functions
       
inline(unique_name, args=(), py_types=(), np_types=(), code=None, code_path=None, support_code=None, support_code_path=None, return_type=None)
Inline C code in your python code. 
 
Parameters:
unique_name : string
    A unique string identifying this bit of code. This should be a 
    valid C identifier.
args : typle
    The arguments passed to the C function. Currently the code can
    accept python ints and floats, as well as numpy numeric arrays 
    of all types. Numpy objects should always be after other 
    objects, and types should correspond with the definitions given
    in py_types and np_types respectively. 
py_types : typle of tuples (python_type, c_name)
    Type specifications for non-numpy arguments. Currently only int 
    and float are valid types. Default is empty tuple.
np_types : typle of tuples (numpy_type, dims, c_name)
    Type specifications for numpy-type arguments. Most numeric numpy 
    types are valid. dims is the integer number of dimensions of the 
    corresponding array. Default is empty tuple.
code : string, optional 
    C-code. One of code and code_path must be given. 
code_path : string, optional
    Full path to c-code. One of code or code_path should be given.
support_code : string, optional 
    C support code. This code will be inserted before the function 
    containing the c-code above. This can include any valid C code 
    including #includes and #defines.
support_code_path : string, optional
    Full path to support code. 
return_type : python primitive type
    Either int or float.
inline_debug(unique_name, args=(), py_types=(), np_types=(), code=None, code_path=None, support_code=None, support_code_path=None, return_type=None)
Same as inline, but with more error checking.