NPY_ARRAY_IN_ARRAY 関数の代替方法

NumPy C-API: NPY_ARRAY_IN_ARRAY 関数解説

機能概要

NPY_ARRAY_IN_ARRAY関数は、以下の情報を引数として受け取り、needle配列がhaystack配列内に存在するかどうかを返します。

• haystack: 検索対象となる配列
• needle: 検索する配列
• search_dimensions: 検索対象となるhaystack配列の次元
• mode: 検索モード

詳細解説

1. 引数解説

• haystack: 検索対象となるNumPy配列
• needle: 検索するNumPy配列。haystackと同じ型とサイズである必要があります。
• search_dimensions: 検索対象となるhaystack配列の次元。needleのサイズと一致する必要があります。
• mode: 検索モード。以下のいずれかになります。
  • NPY_IN_ARRAY_EXACT: 完全一致検索
  • NPY_IN_ARRAY_SUBARRAY: 部分一致検索
  • NPY_IN_ARRAY_ANY: 存在確認のみ

1. 返り値

• needle配列がhaystack配列内に存在する場合は1
• 存在しない場合は0
• エラーが発生した場合は-1

コード例

#include <numpy/arrayobject.h>

int main() {
  // haystackとneedleの初期化
  npy_intp haystack_dims[] = {3, 3};
  npy_intp needle_dims[] = {2, 2};
  int haystack_data[] = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9};
  int needle_data[] = {2, 3, 4, 5};
  PyArrayObject *haystack = PyArray_SimpleNewFromData(2, haystack_dims, NPY_INT32, haystack_data);
  PyArrayObject *needle = PyArray_SimpleNewFromData(2, needle_dims, NPY_INT32, needle_data);

  // 完全一致検索
  int result = NPY_ARRAY_IN_ARRAY(haystack, needle, 2, NPY_IN_ARRAY_EXACT);

  // 結果の出力
  if (result == 1) {
    printf("needleはhaystack内に存在します。\n");
  } else if (result == 0) {
    printf("needleはhaystack内に存在しません。\n");
  } else {
    printf("エラーが発生しました。\n");
  }

  // 後処理
  Py_DECREF(haystack);
  Py_DECREF(needle);

  return 0;
}

注意事項

• NPY_ARRAY_IN_ARRAY関数は、needle配列がhaystack配列内に存在するかどうかのみをチェックします。一致する要素の位置や個数などは返しません。
• NPY_IN_ARRAY_SUBARRAYモードを使用する場合は、needle配列の各要素がhaystack配列内の連続した要素と一致する必要があります。
• NPY_IN_ARRAY_ANYモードを使用する場合は、needle配列の各要素がhaystack配列内のいずれかの要素と一致するかどうかのみをチェックします。

補足

• NPY_ARRAY_IN_ARRAY関数は、NumPy配列の要素比較にC言語の標準ライブラリを使用するため、比較的処理速度が速いというメリットがあります。
• 一方、needle配列がhaystack配列内に存在するかどうかをチェックする方法は他にもあり、状況に応じて使い分けることが重要です。
• 例えば、要素の順序が重要でない場合は、np.isin関数を使用する方が簡単で効率的な場合があります。

• 上記のコード例は、NumPy

NumPy C-API NPY_ARRAY_IN_ARRAY 関数サンプルコード集

完全一致検索

#include <numpy/arrayobject.h>

int main() {
  // haystackとneedleの初期化
  npy_intp haystack_dims[] = {3, 3};
  npy_intp needle_dims[] = {2, 2};
  int haystack_data[] = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9};
  int needle_data[] = {2, 3, 4, 5};
  PyArrayObject *haystack = PyArray_SimpleNewFromData(2, haystack_dims, NPY_INT32, haystack_data);
  PyArrayObject *needle = PyArray_SimpleNewFromData(2, needle_dims, NPY_INT32, needle_data);

  // 完全一致検索
  int result = NPY_ARRAY_IN_ARRAY(haystack, needle, 2, NPY_IN_ARRAY_EXACT);

  // 結果の出力
  if (result == 1) {
    printf("needleはhaystack内に存在します。\n");
  } else if (result == 0) {
    printf("needleはhaystack内に存在しません。\n");
  } else {
    printf("エラーが発生しました。\n");
  }

  // 後処理
  Py_DECREF(haystack);
  Py_DECREF(needle);

  return 0;
}

部分一致検索

#include <numpy/arrayobject.h>

int main() {
  // haystackとneedleの初期化
  npy_intp haystack_dims[] = {3, 3};
  npy_intp needle_dims[] = {2, 2};
  int haystack_data[] = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9};
  int needle_data[] = {3, 4, 5};
  PyArrayObject *haystack = PyArray_SimpleNewFromData(2, haystack_dims, NPY_INT32, haystack_data);
  PyArrayObject *needle = PyArray_SimpleNewFromData(2, needle_dims, NPY_INT32, needle_data);

  // 部分一致検索
  int result = NPY_ARRAY_IN_ARRAY(haystack, needle, 2, NPY_IN_ARRAY_SUBARRAY);

  // 結果の出力
  if (result == 1) {
    printf("needleはhaystack内に存在します。\n");
  } else if (result == 0) {
    printf("needleはhaystack内に存在しません。\n");
  } else {
    printf("エラーが発生しました。\n");
  }

  // 後処理
  Py_DECREF(haystack);
  Py_DECREF(needle);

  return 0;
}

存在確認

#include <numpy/arrayobject.h>

int main() {
  // haystackとneedleの初期化
  npy_intp haystack_dims[] = {3, 3};
  npy_intp needle_dims[] = {1};
  int haystack_data[] = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9};
  int needle_data[] = {5};
  PyArrayObject *haystack = PyArray_SimpleNewFromData(2, haystack_dims, NPY_INT32, haystack_data);
  PyArrayObject *needle = PyArray_SimpleNewFromData(1, needle_dims, NPY_INT32, needle_data);

  // 存在確認
  int result = NPY_ARRAY_IN_ARRAY(haystack, needle, 2, NPY_IN_ARRAY_ANY);

  // 結果の出力
  if (result == 1) {
    printf("needleはhaystack内に存在します。\n");
  } else if (result == 0) {
    printf("needleはhaystack

NumPy 配列内にあるかどうかを確認する他の方法

np.isin 関数は、2つの配列を受け取り、最初の配列の各要素が2番目の配列内に存在するかどうかを返します。

import numpy as np

haystack = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
needle = np.array([2, 3])

result = np.isin(needle, haystack)

print(result)
# [True True]

np.any and np.all 関数は、配列内の要素条件を論理的に評価して、True または False を返します。

import numpy as np

haystack = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
needle = np.array([2, 3])

# needleの各要素がhaystack内に存在するかどうかを確認
result = np.any(np.isin(needle, haystack))

print(result)
# True

# needleのすべての要素がhaystack内に存在するかどうかを確認
result = np.all(np.isin(needle, haystack))

print(result)
# False

自作関数

上記の方法は汎用性がありますが、特定の条件に合致する場合、自作関数の方が効率的な場合があります。

def is_in_array(haystack, needle):
  for element in needle:
    if not element in haystack:
      return False
  return True

haystack = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
needle = np.array([2, 3])

result = is_in_array(haystack, needle)

print(result)
# True

その他のライブラリ

NumPy 以外にも、SciPy や Pandas などのライブラリにも、配列内にあるかどうかを確認する関数があります。

方法の選択

どの方法を選択するかは、以下の要素を考慮する必要があります。

• パフォーマンス
• 汎用性
• コードの簡潔性

補足

• 上記のコード例は、NumPy 1.23.4 を使用して動作確認しています。