在 scipy.special 中添加向量化 ufuncs

许多 special 中的函数都是标量函数的向量化版本。标量函数是手工编写的，而向量化的必要循环则是自动生成的。本节讨论添加新的向量化特殊函数所需的步骤。

添加新的向量化函数的第一步是编写相应的标量函数。这可以在 Cython、C、C++ 或 Fortran 中完成。如果从头开始，则应首选 Cython，因为对于仅熟悉 Python 的开发人员来说，代码更容易维护。如果主要代码在 Fortran 中，则需要在代码周围编写一个 C 包装器；有关此类包装器的示例，请参见 specfun_wrappers.c。

实现标量函数后，通过在 functions.json 中添加条目来注册新函数。 generate_ufuncs.py 中的文档字符串解释了格式。 此外，通过在 add_newdocs.py 中添加条目来添加新函数的文档； 在文件中查看示例。

在为 ufunc 编写文档的参数部分时，参数的类型应为 array_like。 关于参数是否可以是例如实数或复数的讨论应保留在描述中。 例如，如果我们要记录 Gamma 函数的参数，那么它应该如下所示

Parameters
----------
z : array_like
    Real or complex valued argument

在记录返回值部分时，返回值的类型应为 scalar or ndarray，因为 ufunc 在给定标量作为参数时返回标量。 还要记住，为返回值提供 name 是可选的，实际上对于特殊函数通常没有帮助。 因此，对于 Gamma 函数，我们可能会有类似这样的内容

Returns
-------
scalar or ndarray
    Values of the Gamma function