Cython：方法重载和类型转换

Question

背景

我正在尝试编写可在 ndarray 上运行且功能类似于 pandas groupby 的 Cython 代码。给定两个 1D 或 2D ndarray“因子”和“组”，我想要“因子”数组的摘要描述，例如每行（如果是 2D）和每个组的平均值和标准差，或者对“因子”数组进行操作，例如去均值或标准化。

>>> factor
array([[3, 8, 6],
       [6, 1, 3],
       [3, 7, 6],
       [1, 3, 4]])
>>> group
array([[0, 1, 1],
       [1, 0, 0],
       [0, 1, 0],
       [0, 0, 0]])
>>> c_group.group_mean(factor, group)
array([[3, 7],
       [2, 6],
       [4, 7],
       [2, 0]])
>>> c_group.group_demean(factor, group)
array([[ 0,  1, -1],
       [ 0, -1,  1],
       [-1,  0,  2],
       [-1,  1,  2]])
>>> c_group.group_demean(factor[0], group[0])
array([ 0,  1, -1])

问题

除了算法的实现，还有两个问题，处理多数据类型和输入的形状。在这里，我遵循cython 文档，使用fused type 作为多数据类型的模板，并为多数据形状编写两种函数。 （请忽略整数的平均值可能是浮点数。）

# import ...
ctypedef factor_type:
    int
    long long
    double

def myfunc(factor, group):
    if np.ndim(factor) == 1 and np.ndim(group) == 1:
        return myfunc_1d(factor, group)
    if np.ndim(factor) == 2 and np.ndim(group) == 2:
        return myfunc_1d(factor, group)

def myfunc_1d(factor_type[:] factor, int[:] group):
    ... 

    if factor_type is int:
        dtype = np.intc
    elif factor_type is double:
        dtype = np.double
    elif factor_type is cython.longlong:
        dtype = np.longlong

    result = np.array(size, dtype=dtype)
    factor_type[:] result_view = result

    ...


def myfunc_2d(factor_type[:, :] factor, int[:, :] group):
    ... 

    if factor_type is int:
        dtype = np.intc
    elif factor_type is double:
        dtype = np.double
    elif factor_type is cython.longlong:
        dtype = np.longlong

    result = np.array(size, dtype=dtype)
    factor_type[:, ::1] result_view = result

    ...

问题

1. 我如何重载 myfunc 来处理一维和二维输入，而不是同时实现两者并为它们获取包装器？我用相同的函数名和不同的输入形状尝试了 1d 和 2d 的“myfunc”，但是 cython 只能成功编译最后一个。
2. 我可以写一个类型转换的函数，可以用于所有其他函数吗，比如

def type_conversion(type_):
    if type_ is int:
        return np.intc
    elif type_ is double:
        return np.double
    elif type_ is cython.longlong:
        return np.longlong

非常感谢