NPY_ARRAY_F_CONTIGUOUSフラグでNumPy配列のパフォーマンスを向上させる

NumPy C-APIにおけるNPY_ARRAY_F_CONTIGUOUS

概要

Fortran順序でメモリに配置されたNumPy配列を表します。これは、各行の要素が連続してメモリに配置され、その後、次の行の要素が配置されるという形式です。

例:

import numpy as np

a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

print(a.flags['F_CONTIGUOUS']) # True

メリット

• Fortran順序で配置された配列は、Fortranコンパイラで書かれたコードと効率的に連携できます。
• 行方向にアクセスする処理において、キャッシュヒット率が向上し、処理速度が向上する場合があります。

デメリット

• C言語で書かれたコードと効率的に連携できない場合があります。

使用例

NPY_ARRAY_F_CONTIGUOUSフラグは、以下の用途で使用できます。

• Fortranコンパイラで書かれたコードとNumPy配列を連携させる場合
• 行方向にアクセスする処理を高速化したい場合

補足

• NPY_ARRAY_C_CONTIGUOUSフラグは、C言語順序でメモリに配置された配列を表します。
• これらのフラグは、PyArray_New関数などのNumPy C-API関数のflags引数で指定できます。
• NumPy配列のメモリ配置は、np.array.reshape関数などのNumPy関数によって変更される場合があります。

NumPy C-APIにおけるNPY_ARRAY_F_CONTIGUOUSフラグのサンプルコード

サンプルコード1：Fortranコンパイラで書かれたコードとNumPy配列を連携させる

#include <stdio.h>
#include <numpy/arrayobject.h>

void fortran_sum(int n, double *x, double *y, double *z) {
  for (int i = 0; i < n; i++) {
    z[i] = x[i] + y[i];
  }
}

int main() {
  // NumPyで2次元配列を作成
  int n = 3;
  npy_intp dims[] = {n, n};
  PyArrayObject *a = (PyArrayObject *)PyArray_New(2, dims, NPY_FLOAT64, NPY_F_CONTIGUOUS, NULL);
  PyArrayObject *b = (PyArrayObject *)PyArray_New(2, dims, NPY_FLOAT64, NPY_F_CONTIGUOUS, NULL);
  PyArrayObject *c = (PyArrayObject *)PyArray_New(2, dims, NPY_FLOAT64, NPY_F_CONTIGUOUS, NULL);

  // 配列に値を設定
  for (int i = 0; i < n; i++) {
    for (int j = 0; j < n; j++) {
      *((double *)PyArray_GETPTR2(a, i, j)) = i + j;
      *((double *)PyArray_GETPTR2(b, i, j)) = i * j;
    }
  }

  // Fortranコンパイラで書かれたコードを呼び出す
  fortran_sum(n, (double *)PyArray_DATA(a), (double *)PyArray_DATA(b), (double *)PyArray_DATA(c));

  // 結果を出力
  for (int i = 0; i < n; i++) {
    for (int j = 0; j < n; j++) {
      printf("%f ", *((double *)PyArray_GETPTR2(c, i, j)));
    }
    printf("\n");
  }

  // NumPy配列を解放
  Py_DECREF(a);
  Py_DECREF(b);
  Py_DECREF(c);

  return 0;
}

サンプルコード2：行方向にアクセスする処理を高速化

import numpy as np

def sum_rows(a):
  """
  NumPy配列の各行の要素の合計を計算

  Args:
    a: NumPy配列

  Returns:
    NumPy配列
  """
  
  # Fortran順序でメモリに配置されたNumPy配列を作成
  b = np.empty_like(a, order='F')

  # 行方向にアクセス
  for i in range(a.shape[0]):
    b[i] = np.sum(a[i])

  return b

a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 行方向にアクセスする処理
b = sum_rows(a)

print(b) # [6 15]

このコードは、NumPy配列の各行の要素の合計を計算する関数sum_rowsを実装しています。NPY_ARRAY_F_CONTIGUOUSフラグによってFortran順序でメモリに配置されたNumPy配列を使用することで、行方向にアクセスする処理を高速化することができます。

NumPy C-APIにおけるNPY_ARRAY_F_CONTIGUOUSフラグの代替方法

np.asfortranarray関数

import numpy as np

a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# Fortran順序でメモリに配置された新しいNumPy配列を作成
b = np.asfortranarray(a)

print(b)
# [[1 2 3]
#  [4 5 6]]

np.copyto関数

NumPy配列をFortran順序でメモリに配置された別のNumPy配列にコピーすることができます。

import numpy as np

a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# Fortran順序でメモリに配置された別のNumPy配列にコピー
b = np.empty_like(a, order='F')
np.copyto(b, a, casting='unsafe')

print(b)
# [[1 2 3]
#  [4 5 6]]

C言語で手動でメモリを割り当て、Fortran順序で要素を配置することができます。

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

int main() {
  // 2次元配列のサイズ
  int n = 3;

  // Fortran順序でメモリを割り当てる
  double *a = (double *)malloc(n * n * sizeof(double));

  // 配列に値を設定
  for (int i = 0; i < n; i++) {
    for (int j = 0; j < n; j++) {
      a[i * n + j] = i + j;
    }
  }

  // ...

  // メモリを解放
  free(a);

  return 0;
}

これらの方法は、それぞれ異なる利点と欠点があります。

• np.asfortranarray関数とnp.copyto関数は、コードを簡単に記述できますが、メモリのコピーが発生するため、処理速度が遅くなる場合があります。
• C言語で手動でメモリを割り当てる方法は、処理速度が速くなりますが、コード記述が複雑になり、メモリ管理に注意する必要があります。

具体的な方法を選択する際には、パフォーマンスとコード記述の簡便性のバランスを考慮する必要があります。