NumPy C-API: PyArray_ContiguousFromAny() 関数の詳細解説

NumPy C-API: PyObject *PyArray_ContiguousFromAny() 関数の詳細解説

PyObject *PyArray_ContiguousFromAny() 関数は、NumPy C-API の一部であり、任意の Python オブジェクトからメモリ上連続した NumPy 配列を作成します。これは、効率的な処理や C 言語との相互作用が必要な場合に役立ちます。

この関数の利点

• メモリ上の連続性: 作成された NumPy 配列は、メモリ上連続して配置されます。これは、多くの C 言語ライブラリと互換性があり、処理速度を向上させることができます。
• 柔軟性: 任意の Python オブジェクトから NumPy 配列を作成できます。これは、NumPy 配列に変換したいデータ形式が事前に定義されていない場合に役立ちます。
• パフォーマンス: この関数は C 言語で実装されているため、Python コードで NumPy 配列を作成するよりも高速に動作します。

この関数の使い方

PyArray_ContiguousFromAny() 関数は、以下の引数を受け取ります。

• obj: 変換したい Python オブジェクト
• typecode: 作成したい NumPy 配列のデータ型
• out: 出力 NumPy 配列へのポインタ
• flags: オプションフラグ

例

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

int main() {

  // Python オブジェクト
  PyObject *obj = PyList_New(3);
  PyList_SetItem(obj, 0, PyInt_FromLong(1));
  PyList_SetItem(obj, 1, PyFloat_FromDouble(2.5));
  PyList_SetItem(obj, 2, PyComplex_FromDoubles(3.14, 1.59));

  // NumPy 配列へのポインタ
  PyArrayObject *arr;

  // メモリ上連続した NumPy 配列を作成
  PyArray_ContiguousFromAny(obj, NPY_COMPLEX128, &arr, 0);

  // NumPy 配列の要素にアクセス
  for (int i = 0; i < PyArray_SIZE(arr); i++) {
    Py_complex c = *(Py_complex *)PyArray_GETPTR1(arr, i);
    printf("(%f, %f)\n", c.real, c.imag);
  }

  // NumPy 配列を解放
  Py_DECREF(arr);

  // Python オブジェクトを解放
  Py_DECREF(obj);

  return 0;
}

この例では、Python リストからメモリ上連続した複素数 NumPy 配列を作成します。

注意事項

• PyArray_ContiguousFromAny() 関数は、入力オブジェクトが NumPy 配列ではない場合、エラーが発生する可能性があります。
• 入力オブジェクトが読み取り専用の場合、この関数はエラーが発生する可能性があります。
• 出力 NumPy 配列は、明示的に解放する必要があります。

関連キーワード

• NumPy
• C-API
• メモリ連続
• Python
• C 言語

NumPy C-API: PyArray_ContiguousFromAny() 関数のサンプルコード

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

int main() {

  // Python リスト
  PyObject *obj = PyList_New(3);
  PyList_SetItem(obj, 0, PyInt_FromLong(1));
  PyList_SetItem(obj, 1, PyFloat_FromDouble(2.5));
  PyList_SetItem(obj, 2, PyComplex_FromDoubles(3.14, 1.59));

  // NumPy 配列へのポインタ
  PyArrayObject *arr;

  // メモリ上連続した NumPy 配列を作成
  PyArray_ContiguousFromAny(obj, NPY_COMPLEX128, &arr, 0);

  // NumPy 配列の要素にアクセス
  for (int i = 0; i < PyArray_SIZE(arr); i++) {
    Py_complex c = *(Py_complex *)PyArray_GETPTR1(arr, i);
    printf("(%f, %f)\n", c.real, c.imag);
  }

  // NumPy 配列を解放
  Py_DECREF(arr);

  // Python オブジェクトを解放
  Py_DECREF(obj);

  return 0;
}

NumPy 配列から別のデータ型の NumPy 配列を作成する

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

int main() {

  // 入力 NumPy 配列
  PyArrayObject *in_arr = PyArray_arange(10, NPY_INT32);

  // 出力 NumPy 配列へのポインタ
  PyArrayObject *out_arr;

  // 浮動小数点型の NumPy 配列を作成
  PyArray_ContiguousFromAny((PyObject *)in_arr, NPY_FLOAT64, &out_arr, 0);

  // 出力 NumPy 配列の要素にアクセス
  for (int i = 0; i < PyArray_SIZE(out_arr); i++) {
    double d = *(double *)PyArray_GETPTR1(out_arr, i);
    printf("%f\n", d);
  }

  // NumPy 配列を解放
  Py_DECREF(in_arr);
  Py_DECREF(out_arr);

  return 0;
}

構造体を含む Python オブジェクトから NumPy 配列を作成する

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

typedef struct {
  int x;
  float y;
} MyStruct;

int main() {

  // Python オブジェクト
  PyObject *obj = PyTuple_New(2);
  PyTuple_SetItem(obj, 0, PyInt_FromLong(1));
  PyTuple_SetItem(obj, 1, PyFloat_FromDouble(2.5));

  // 構造体を含む NumPy 配列へのポインタ
  PyArrayObject *arr;

  // 構造体を含むメモリ上連続した NumPy 配列を作成
  PyArray_ContiguousFromAny(obj, NPY_FLOAT32, &arr, NPY_ARRAY_ALIGNED);

  // NumPy 配列の要素にアクセス
  for (int i = 0; i < PyArray_SIZE(arr); i++) {
    MyStruct s = *(MyStruct *)PyArray_GETPTR1(arr, i);
    printf("(%d, %f)\n", s.x, s.y);
  }

  // NumPy 配列を解放
  Py_DECREF(arr);

  // Python オブジェクトを解放
  Py_DECREF(obj);

  return 0;
}

flags オプションの使用

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

int main() {

  // Python リスト
  PyObject *obj = PyList_New(3);
  PyList_SetItem(obj, 0, PyInt_FromLong(1));
  PyList_SetItem(obj, 1, PyFloat_FromDouble(2.5));
  PyList_SetItem(obj, 2, PyComplex_FromDoubles(3.14, 1.59));

  // NumPy

NumPy C-API: PyArray_ContiguousFromAny() 関数の代替方法

np.asarray() 関数を使用する

NumPy の np.asarray() 関数は、任意の Python オブジェクトを NumPy 配列に変換します。デフォルトでは、メモリ上連続した配列が作成されます。

import numpy as np

# Python リスト
obj = [1, 2.5, (3.14, 1.59)]

# メモリ上連続した NumPy 配列
arr = np.asarray(obj)

print(arr)
# [[1.  2.5 (3.14 1.59)]]

np.frombuffer() 関数を使用する

NumPy の np.frombuffer() 関数は、バッファオブジェクトから NumPy 配列を作成します。

import numpy as np

# バッファオブジェクト
buffer = bytes([1, 2, 3, 4])

# メモリ上連続した NumPy 配列
arr = np.frombuffer(buffer, dtype=np.uint8)

print(arr)
# [1 2 3 4]

ctypes モジュールを使用して、C 言語のデータ型と Python オブジェクトの間で相互変換できます。

import ctypes

# Python リスト
obj = [1, 2.5, (3.14, 1.59)]

# C 言語の構造体
struct = ctypes.Structure("MyStruct", [("x", ctypes.c_int), ("y", ctypes.c_float)])

# メモリ上連続した NumPy 配列
arr = np.ctypeslib.as_array(ctypes.pointer(struct * len(obj)), shape=(len(obj),))
for i in range(len(obj)):
  arr[i].x = obj[i][0]
  arr[i].y = obj[i][1]

print(arr)
# [[1.  2.5 (3.14 1.59)]]

それぞれの方法の比較

PyArray_ContiguousFromAny() 関数は、メモリ上連続した NumPy 配列を作成する強力なツールですが、C 言語の知識が必要となります。より簡単な方法としては、np.asarray() 関数を使用することをおすすめします。