<div dir="ltr"><div class="gmail_extra"><div class="gmail_quote">On Mon, Sep 22, 2014 at 5:31 AM, Nathaniel Smith <span dir="ltr"><<a href="mailto:njs@pobox.com" target="_blank">njs@pobox.com</a>></span> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><span class="">On Sun, Sep 21, 2014 at 7:50 PM, Stephan Hoyer <<a href="mailto:shoyer@gmail.com">shoyer@gmail.com</a>> wrote:<br>
</span>
My feeling though is that in most of the cases you mention,<br>
implementing a new array-like type is huge overkill. ndarray's<br>
interface is vast and reimplementing even 90% of it is a huge effort.<br>
For most of the cases that people seem to run into in practice, the<br>
solution is to enhance numpy's dtype interface so that it's possible<br>
for mere mortals to implement new dtypes, e.g. by just subclassing<br>
np.dtype. This is totally doable and would enable a ton of<br>
awesomeness, but it requires someone with the time to sit down and<br>
work on it, and no-one has volunteered yet. Unfortunately it does<br>
require hacking on C code though.<br>
<span class="HOEnZb"></span></blockquote><div><br></div><div>I'm unclear about the last sentence.  Do you mean "improving the dtype system will require hacking on C code" or "even if we improve the dtype system dtypes will still have to be written in C"?<br></div></div></div></div>