PyArray_EMPTY() 関数 vs PyArray_Zeros() 関数: 空のNumPy配列作成時の違い

NumPy C-APIにおける PyObject *PyArray_EMPTY() 関数の詳細解説

PyArray_EMPTY() は、指定された形状とデータ型を持つ空の NumPy 配列を作成します。この関数は以下の情報を必要とします。

• ndim: 配列の次元数
• shape: 各次元の長さ
• dtype: 配列のデータ型

これらの情報を元に、メモリが割り当てられ、初期化された空の NumPy 配列が返されます。

コード例

#include <numpy/arrayobject.h>

int main() {
  // 3次元配列を作成
  npy_intp shape[3] = {2, 3, 4};
  PyObject *array = PyArray_EMPTY(3, shape, NPY_INT32);

  // 配列へのアクセス (例)
  int *data = (int *)PyArray_DATA(array);
  data[0] = 10;

  // 後処理
  Py_DECREF(array);

  return 0;
}

PyArray_EMPTY() 関数の引数と返り値について詳しく説明します。

返り値

• 成功した場合: 空の NumPy 配列へのポインタ
• 失敗した場合: NULL

注意事項

• PyArray_EMPTY() は、メモリを割り当てます。使用後は Py_DECREF() で解放する必要があります。
• データ型 NPY_OBJECT を使用する場合、各要素は Python オブジェクトへのポインタとなります。これらのオブジェクトは、PyArray_EMPTY() で作成された配列が解放される前に解放する必要があります。

PyArray_EMPTY() と PyArray_Zeros() の違い

PyArray_EMPTY() は空の NumPy 配列を作成しますが、PyArray_Zeros() はすべての要素が 0 で初期化された NumPy 配列を作成します。

コード例

#include <numpy/arrayobject.h>

int main() {
  // 空の配列
  npy_intp shape[2] = {2, 3};
  PyObject *empty_array = PyArray_EMPTY(2, shape, NPY_INT32);

  // すべて0で初期化された配列
  PyObject *zeros_array = PyArray_Zeros(2, shape, NPY_INT32);

  // 比較
  int *empty_data = (int *)PyArray_DATA(empty_array);
  int *zeros_data = (int *)PyArray_DATA(zeros_array);

  for (int i = 0; i < 6; i++) {
    printf("empty_data[%d]: %d\n", i, empty_data[i]);
    printf("zeros_data[%d]: %d\n", i, zeros_data[i]);
  }

  // 後処理
  Py_DECREF(empty_array);
  Py_DECREF(zeros_array);

  return 0;
}

まとめ

PyArray_EMPTY() は、C言語から NumPy 配列を操作する C-API の重要な関数です。この関数を理解することで、効率的な NumPy プログラミングが可能になります。

NumPy C-API PyArray_EMPTY() 関数のサンプルコード集

基本的な使用例

#include <numpy/arrayobject.h>

int main() {
  // 2次元配列を作成
  npy_intp shape[2] = {3, 4};
  PyObject *array = PyArray_EMPTY(2, shape, NPY_INT32);

  // 配列へのアクセス (例)
  int *data = (int *)PyArray_DATA(array);
  for (int i = 0; i < 12; i++) {
    data[i] = i;
  }

  // 配列の内容を出力
  for (int i = 0; i < 3; i++) {
    for (int j = 0; j < 4; j++) {
      printf("%d ", data[i * 4 + j]);
    }
    printf("\n");
  }

  // 後処理
  Py_DECREF(array);

  return 0;
}

異なるデータ型

#include <numpy/arrayobject.h>

int main() {
  // 異なるデータ型の空の配列を作成
  npy_intp shape[1] = {5};

  PyObject *int_array = PyArray_EMPTY(1, shape, NPY_INT32);
  PyObject *float_array = PyArray_EMPTY(1, shape, NPY_FLOAT64);
  PyObject *complex_array = PyArray_EMPTY(1, shape, NPY_COMPLEX128);

  // データ型を確認
  printf("int_array dtype: %d\n", PyArray_TYPE(int_array));
  printf("float_array dtype: %d\n", PyArray_TYPE(float_array));
  printf("complex_array dtype: %d\n", PyArray_TYPE(complex_array));

  // 後処理
  Py_DECREF(int_array);
  Py_DECREF(float_array);
  Py_DECREF(complex_array);

  return 0;
}

PyArray_EMPTY と PyArray_Zeros の比較

#include <numpy/arrayobject.h>

int main() {
  // 空の配列と0で初期化された配列を作成
  npy_intp shape[2] = {2, 3};
  PyObject *empty_array = PyArray_EMPTY(2, shape, NPY_INT32);
  PyObject *zeros_array = PyArray_Zeros(2, shape, NPY_INT32);

  // 比較
  int *empty_data = (int *)PyArray_DATA(empty_array);
  int *zeros_data = (int *)PyArray_DATA(zeros_array);

  for (int i = 0; i < 6; i++) {
    printf("empty_data[%d]: %d\n", i, empty_data[i]);
    printf("zeros_data[%d]: %d\n", i, zeros_data[i]);
  }

  // 後処理
  Py_DECREF(empty_array);
  Py_DECREF(zeros_array);

  return 0;
}

エラー処理

#include <numpy/arrayobject.h>

int main() {
  // 無効なデータ型を指定
  npy_intp shape[1] = {5};
  PyObject *array = PyArray_EMPTY(1, shape, NPY_INVALID);

  // エラーチェック
  if (array == NULL) {
    PyErr_Print();
    return 1;
  }

  // 後処理
  Py_DECREF(array);

  return 0;
}

その他

• PyArray_EMPTY は、メモリ割り当てエラーが発生する可能性があります。
• PyArray_EMPTY で作成された配列は、Py_DECREF で解放する必要があります。

NumPy C-API で空の NumPy 配列を作成する他の方法

PyArray_New 関数は、指定された形状とデータ型を持つ新しい NumPy 配列を作成します。この関数は、メモリ割り当てと初期化を別々に実行する必要があるため、PyArray_EMPTY よりも複雑です。

コード例

#include <numpy/arrayobject.h>

int main() {
  // 2次元配列を作成
  npy_intp shape[2] = {3, 4};
  PyArray_Descr *dtype = PyArray_DescrFromType(NPY_INT32);

  // メモリ割り当て
  PyObject *array = PyArray_New(2, shape, dtype, NULL);
  if (array == NULL) {
    PyErr_Print();
    return 1;
  }

  // 初期化
  int *data = (int *)PyArray_DATA(array);
  for (int i = 0; i < 12; i++) {
    data[i] = i;
  }

  // 配列の内容を出力
  for (int i = 0; i < 3; i++) {
    for (int j = 0; j < 4; j++) {
      printf("%d ", data[i * 4 + j]);
    }
    printf("\n");
  }

  // 後処理
  PyArray_Free(dtype);
  Py_DECREF(array);

  return 0;
}

PyArray_SimpleNew 関数は、PyArray_New 関数よりも簡潔な方法で空の NumPy 配列を作成します。ただし、この関数は NPY_OBJECT データ型をサポートしていないため、すべてのデータ型に使用できるわけではありません。

コード例

#include <numpy/arrayobject.h>

int main() {
  // 2次元配列を作成
  npy_intp shape[2] = {3, 4};

  PyObject *array = PyArray_SimpleNew(2, shape, NPY_INT32);
  if (array == NULL) {
    PyErr_Print();
    return 1;
  }

  // 配列へのアクセス (例)
  int *data = (int *)PyArray_DATA(array);
  for (int i = 0; i < 12; i++) {
    data[i] = i;
  }

  // 配列の内容を出力
  for (int i = 0; i < 3; i++) {
    for (int j = 0; j < 4; j++) {
      printf("%d ", data[i * 4 + j]);
    }
    printf("\n");
  }

  // 後処理
  Py_DECREF(array);

  return 0;
}

numpy.empty 関数

NumPy Python API から numpy.empty 関数を使用することもできます。この関数は C-API の PyArray_EMPTY 関数と同様に動作します。

コード例

import numpy as np

# 2次元配列を作成
shape = (3, 4)
array = np.empty(shape, dtype=np.int32)

# 配列へのアクセス (例)
for i in range(3):
  for j in range(4):
    array[i][j] = i * 4 + j

# 配列の内容を出力
for i in range(3):
  for j in range(4):
    print(array[i][j], end=" ")
  print()

NumPy C-API で空の NumPy 配列を作成するには、PyArray_EMPTY 関数、PyArray_New 関数、PyArray_SimpleNew 関数などの方法があります。これらの関数はそれぞれ異なる利点と欠点があるため、用途に応じて適切な方法を選択する必要があります。