我們可以使用numpy中引入的numpy的分配機制來編寫與numpy api相容並提供numpy功能的自定義實現的自定義n維陣列容器，應用程式包括dask陣列（分布在多個節點上的n維陣列）和cupy陣列（gpu上的n維陣列 ）。
下面示例的實用程式不常用，但說明了所涉及的概念。
我們自定義陣列可以像這樣例項化：
我們可以使用numpy.array或numpy.asarray轉換為numpy陣列，這將呼叫其_array_方法以獲得標準numpy.ndarray。
如果我們使用numpy函式對arr進行操作，numpy將再次使用array介面將其轉換為陣列，然後以通常的方式使用該函式。
返回型別是標準的numpy.ndarray
我們如何通過這個函式傳遞我們自定義陣列型別呢？numpy允許乙個類通過介面_array_ufunc和_array_function_以定義的方式處理計算。我們一次取乙個_array_ufunc_。這個方法涵蓋了通用函式（ufunc），這是一類函式，其中包括numpy.multiply和numpy.sin。
該_array_ufunc_接收：
1.ufunc，類似numpy.multiply
2.method，乙個字串，區分numpy.multiply（…）和類似的變體，如numpy.multiply.outer，numpy.multiply.accumulate等等。通常情況下，numpy.multiply（…），method==『call』
3.inputs,可能是不同型別的混合物
4.kwargs，將關鍵字引數傳遞給函式
在下面示例中，我們將僅處理方法_call_
現在我們的自定義陣列型別通過numpy函式傳遞。
在這一點上arr+3是行不通的
為了支援它，我們需要定義python介面add、it等來分派給相應的ufunc，我們可以通過繼承mixin來方便地實現這一點。
接下來我們來解決_array_function_。我們將建立字典，將numpy函式對映到我們的自定義變體。
乙個簡潔的模式是定義乙個裝飾器實現，可以用來向已處理函式新增函式。
現在，我們為實現diagonalarray編寫numpy函式。為了支援arr.sum()的用法，新增乙個呼叫numpy.sum(self)的方法sum，並且均值也是如此。
如果我們嘗試使用handled_functions中未包含的任何numpy函式，則numpy會引發typeerror，指示不支援此操作。例如，鏈結兩個diagonalarrays不會產生另乙個對角線陣列，因此不支援它。
此外，sum和mean的實現不接受numpy的實現所接受的可選引數。
我們可以選擇使用numpy.asarray轉換為普通numpy.ndarray，並以此出使用標準numpy。
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