在 scipy.special 中添加向量化 ufunc

special 中的许多函数是标量函数的向量化版本。标量函数是手工编写的，而向量化所需的循环是自动生成的。本节讨论添加新的向量化特殊函数所必需的步骤。

添加新的向量化函数的第一步是编写相应的标量函数。这可以用 Cython、C、C++ 或 Fortran 完成。如果从头开始，则应首选 Cython，因为对于只熟悉 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。

在实现标量函数之后，通过向 functions.json 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，通过向 add_newdocs.py 添加条目来为新函数添加文档；在文件中查找示例。

在编写 ufunc 的文档的参数部分时，参数的类型应为 array_like。关于参数是否可以为实值或复值的讨论应保留在描述中。因此，例如，如果我们想记录 Gamma 函数的参数，它应该像这样：

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

在记录返回部分时，返回值的类型应为 scalar or ndarray，因为当给定标量作为参数时，ufunc 返回标量。还要记住，为返回值提供一个 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，我们可能会有这样的结果：

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