NumPy C-API：UFUNC_MASK_OVERFLOWフラグの真偽：オーバーフロー処理のベストプラクティス

NumPy C-APIにおけるUFUNC_MASK_OVERFLOW解説

UFUNCとは？

UFUNCは、NumPyにおける汎用関数を指します。加算、減算、乗算、除算などの基本的な数学演算から、三角関数、統計関数など、様々な関数がUFUNCとして提供されています。

UFUNC_MASK_OVERFLOWフラグは、UFUNCの演算結果がオーバーフローした場合の動作を制御します。具体的には、以下の2つの動作を設定できます。

• オーバーフローを無視する: フラグを立てると、オーバーフローが発生してもエラーが発生せず、結果がNAN (Not a Number) になります。
• オーバーフローをエラーとして扱う: フラグを立てない場合、オーバーフローが発生するとエラーが発生します。

コード例

#include <numpy/ufunc_object.h>

void my_ufunc(char **args, npy_intp *dimensions, npy_intp *steps, void *data) {
  // 演算処理

  // オーバーフローチェック
  if (/* オーバーフローが発生した */) {
    if (ufunc_get_ufunc_mask(ufunc, UFUNC_MASK_OVERFLOW)) {
      // オーバーフローを無視
      *args[0] = NPY_NAN;
    } else {
      // オーバーフローエラー発生
      npy_set_floatstatus_overflow();
      return;
    }
  }
}

// UFUNC登録
PyUFuncGenericFunction my_ufunc_functions[] = {
  {my_ufunc, NULL, NULL, NULL},
};

static PyUFuncObject my_ufunc_object = {
  .fn = my_ufunc_functions,
  .data = NULL,
  .types = (char**)NULL,
  .ntypes = 1,
  .nin = 1,
  .nout = 1,
  .flags = UFUNC_SPOILER,
  .name = "my_ufunc",
  .doc = "My UFUNC",
};

// UFUNCモジュールの作成
PyObject *module = PyModule_Create(&my_ufunc_module_def);
PyModule_AddObject(module, "my_ufunc", (PyObject *)&my_ufunc_object);

// モジュールの初期化
PyInit_my_ufunc();

上記のコード例では、my_ufuncというUFUNCを定義しています。このUFUNCは、入力を受け取り、演算結果を出力します。

ufunc_get_ufunc_mask関数を使って、UFUNC_MASK_OVERFLOWフラグの状態を取得できます。フラグが立っている場合は、オーバーフローが発生してもエラーが発生せず、結果がNANになります。

UFUNC_MASK_OVERFLOWフラグは、UFUNCの演算結果がオーバーフローした場合の動作を制御するためのフラグです。コード例を参考に、プログラムに組み込んでみてください。

NumPy C-APIにおけるUFUNC_MASK_OVERFLOWサンプルコード

加算と乗算

#include <numpy/ufunc_object.h>

void my_ufunc(char **args, npy_intp *dimensions, npy_intp *steps, void *data) {
  // 加算
  *(npy_int32 *)args[0] = *(npy_int32 *)args[1] + *(npy_int32 *)args[2];

  // 乗算
  *(npy_int32 *)args[3] = *(npy_int32 *)args[1] * *(npy_int32 *)args[2];

  // オーバーフローチェック
  if (/* 加算または乗算でオーバーフローが発生した */) {
    if (ufunc_get_ufunc_mask(ufunc, UFUNC_MASK_OVERFLOW)) {
      // オーバーフローを無視
      *(npy_int32 *)args[0] = NPY_INT32_MAX;
      *(npy_int32 *)args[3] = NPY_INT32_MAX;
    } else {
      // オーバーフローエラー発生
      npy_set_floatstatus_overflow();
      return;
    }
  }
}

// UFUNC登録
PyUFuncGenericFunction my_ufunc_functions[] = {
  {my_ufunc, NULL, NULL, NULL},
};

static PyUFuncObject my_ufunc_object = {
  .fn = my_ufunc_functions,
  .data = NULL,
  .types = (char**)NULL,
  .ntypes = 1,
  .nin = 3,
  .nout = 2,
  .flags = UFUNC_SPOILER,
  .name = "my_ufunc",
  .doc = "My UFUNC",
};

// UFUNCモジュールの作成
PyObject *module = PyModule_Create(&my_ufunc_module_def);
PyModule_AddObject(module, "my_ufunc", (PyObject *)&my_ufunc_object);

// モジュールの初期化
PyInit_my_ufunc();

論理演算

#include <numpy/ufunc_object.h>

void my_ufunc(char **args, npy_intp *dimensions, npy_intp *steps, void *data) {
  // 論理AND
  *(npy_bool *)args[0] = *(npy_bool *)args[1] & *(npy_bool *)args[2];

  // 論理OR
  *(npy_bool *)args[1] = *(npy_bool *)args[1] | *(npy_bool *)args[2];

  // オーバーフローチェックは不要
}

// UFUNC登録
PyUFuncGenericFunction my_ufunc_functions[] = {
  {my_ufunc, NULL, NULL, NULL},
};

static PyUFuncObject my_ufunc_object = {
  .fn = my_ufunc_functions,
  .data = NULL,
  .types = (char**)NULL,
  .ntypes = 1,
  .nin = 2,
  .nout = 2,
  .flags = UFUNC_SPOILER,
  .name = "my_ufunc",
  .doc = "My UFUNC",
};

// UFUNCモジュールの作成
PyObject *module = PyModule_Create(&my_ufunc_module_def);
PyModule_AddObject(module, "my_ufunc", (PyObject *)&my_ufunc_object);

// モジュールの初期化
PyInit_my_ufunc();

• 比較演算
• 数学関数
• 統計関数

など、さまざまな演算でUFUNC_MASK_OVERFLOWフラグを活用できます。

注意事項

• UFUNC_MASK_OVERFLOWフラグは、演算結果が正確に計算されない可能性があることに注意してください。
• プログラムの動作を理解した上で、フラグを使用するようにしてください。

UFUNC_MASK_OVERFLOWフラグの代替方法

例外処理

def my_ufunc(a, b):
  try:
    return a + b
  except OverflowError:
    return np.NAN

# 使用例
x = np.array([1, 2, 3], dtype=np.int32)
y = np.array([100, 200, 300], dtype=np.int32)

result = my_ufunc(x, y)

print(result)

NumPyのerrstate

with np.errstate(over="ignore"):
  result = a + b

# 使用例
x = np.array([1, 2, 3], dtype=np.int32)
y = np.array([100, 200, 300], dtype=np.int32)

with np.errstate(over="ignore"):
  result = my_ufunc(x, y)

print(result)

カスタムUFUNC

#include <numpy/ufunc_object.h>

void my_ufunc(char **args, npy_intp *dimensions, npy_intp *steps, void *data) {
  // 演算処理

  // オーバーフローチェック
  if (/* オーバーフローが発生した */) {
    // 独自の処理
  }
}

// UFUNC登録
// ...

上記の例は、いずれもUFUNC_MASK_OVERFLOWフラグを使用せずにオーバーフローを処理する方法です。

• 例外処理は、最も簡単な方法ですが、プログラムの流れが複雑になる可能性があります。
• NumPyのerrstateは、コードを簡潔に記述できますが、他の演算にも影響を与える可能性があります。
• カスタムUFUNCは、最も柔軟な方法ですが、開発コストが高くなります。

UFUNC_MASK_OVERFLOWフラグは、オーバーフローを処理する便利な方法ですが、代替方法も存在します。プログラムの要件に合わせて、適切な方法を選択してください。