distutils.ccompiler_opt.new_ccompiler_opt() のサンプルコード

2024-04-02

NumPy の Packaging における distutils.ccompiler_opt.new_ccompiler_opt() の解説

この関数は、NumPy のインストール時に C コンパイラに渡されるオプションを指定するために使用されます。 これらのオプションは、NumPy のビルドプロセスをカスタマイズしたり、特定のプラットフォームやコンパイラに合わせたりするために使用されます。

new_ccompiler_opt() は、以下の引数を受け取ります。

  • compiler: 使用する C コンパイラの名前。
  • args: C コンパイラに渡されるオプションのリスト。
  • include_dirs: インクルードファイルの検索パスを指定するディレクトリのリスト。
  • library_dirs: ライブラリファイルの検索パスを指定するディレクトリのリスト。
  • libraries: 使用するライブラリの名前のリスト。

以下の例は、new_ccompiler_opt() を使用して、-O3 オプションと -march=native オプションを C コンパイラに渡す方法を示しています。

from distutils.ccompiler_opt import new_ccompiler_opt

compiler_opt = new_ccompiler_opt("gcc", ["-O3", "-march=native"])

# compiler_opt を NumPy のインストール時に使用...

補足

  • new_ccompiler_opt() は、distutils.ccompiler モジュールの他の関数と組み合わせて使用することができます。
  • new_ccompiler_opt() で生成されたオプションは、numpy.distutils.fcompiler モジュールを使用して Fortran コンパイラに渡すこともできます。
  • NumPy の Packaging に関する詳細は、NumPy のドキュメントを参照してください。

用語集

  • C コンパイラ: C 言語で書かれたプログラムを機械語に変換するプログラム。
  • オプション: C コンパイラの動作を制御するために使用されるフラグ。
  • インクルードファイル: C コンパイラによってソースコードに含められるファイル。
  • ライブラリファイル: C コンパイラによってリンクされるファイル。


NumPy の Packaging における distutils.ccompiler_opt.new_ccompiler_opt() のサンプルコード

以下のコードは、-O3 オプションと -march=native オプションを使用して、NumPy を最適化する方法を示しています。

from distutils.ccompiler_opt import new_ccompiler_opt

compiler_opt = new_ccompiler_opt("gcc", ["-O3", "-march=native"])

# compiler_opt を NumPy のインストール時に使用...

インクルードパス

以下のコードは、-I オプションを使用して、NumPy が特定のヘッダーファイルを見つけるようにする方法を示しています。

from distutils.ccompiler_opt import new_ccompiler_opt

compiler_opt = new_ccompiler_opt("gcc", ["-I", "/usr/local/include"])

# compiler_opt を NumPy のインストール時に使用...

ライブラリパス

以下のコードは、-L オプションを使用して、NumPy が特定のライブラリを見つけるようにする方法を示しています。

from distutils.ccompiler_opt import new_ccompiler_opt

compiler_opt = new_ccompiler_opt("gcc", ["-L", "/usr/local/lib"])

# compiler_opt を NumPy のインストール時に使用...

ライブラリ

以下のコードは、-l オプションを使用して、NumPy が特定のライブラリとリンクするようにする方法を示しています。

from distutils.ccompiler_opt import new_ccompiler_opt

compiler_opt = new_ccompiler_opt("gcc", ["-l", "m"])

# compiler_opt を NumPy のインストール時に使用...

複数のオプション

上記の例を組み合わせて、複数のオプションを C コンパイラに渡すことができます。

from distutils.ccompiler_opt import new_ccompiler_opt

compiler_opt = new_ccompiler_opt("gcc", [
    "-O3",
    "-march=native",
    "-I", "/usr/local/include",
    "-L", "/usr/local/lib",
    "-l", "m",
])

# compiler_opt を NumPy のインストール時に使用...

Fortran コンパイラ

new_ccompiler_opt() で生成されたオプションは、numpy.distutils.fcompiler モジュールを使用して Fortran コンパイラに渡すこともできます。

from numpy.distutils.fcompiler import new_fcompiler_opt

fcompiler_opt = new_fcompiler_opt(compiler_opt)

# fcompiler_opt を NumPy の Fortran モジュールのインストール時に使用...

補足

  • これらのサンプルコードは、NumPy の Packaging の基本的な使い方を示しています。
  • 詳細については、NumPy のドキュメントを参照してください。


NumPy の Packaging における distutils.ccompiler_opt.new_ccompiler_opt() 以外の方法

環境変数

C コンパイラオプションは、環境変数を使用して設定することができます。 例えば、GCC コンパイラの場合は、以下の環境変数を使用することができます。

  • CC: C コンパイラの名前
  • CFLAGS: C コンパイラオプション

export CC="gcc"
export CFLAGS="-O3 -march=native"

# NumPy をインストール...

setup.py ファイルに build_ext オプションを追加することで、C コンパイラオプションを指定することができます。

from distutils.core import setup
from distutils.extension import Extension

setup(
    ext_modules=[
        Extension(
            "my_module",
            sources=["my_module.c"],
            extra_compile_args=["-O3", "-march=native"],
        ),
    ],
)

numpy.distutils.fcompiler モジュール

Fortran コンパイラオプションは、numpy.distutils.fcompiler モジュールを使用して設定することができます。

from numpy.distutils.fcompiler import new_fcompiler_opt

fcompiler_opt = new_fcompiler_opt(compiler_opt)

# fcompiler_opt を NumPy の Fortran モジュールのインストール時に使用...

その他の方法

上記以外にも、C コンパイラオプションを指定する方法はいくつかあります。 詳細については、NumPy のドキュメントを参照してください。

それぞれの方法の利点と欠点

方法利点欠点
環境変数簡単他のプログラムと環境変数を共有する
setup.py ファイル詳細な制御が可能setup.py ファイルを変更する必要がある
numpy.distutils.fcompiler モジュールFortran コンパイラオプションを簡単に設定できるNumPy に依存する
  • 簡単な方法で C コンパイラオプションを設定したい場合は、環境変数を使用するのが良いでしょう。
  • 詳細な制御が必要な場合は、setup.py ファイルを使用するのが良いでしょう。
  • Fortran コンパイラオプションを設定したい場合は、numpy.distutils.fcompiler モジュールを使用するのが良いでしょう。



NumPy行列作成の極意: numpy.mat() vs その他の方法

このチュートリアルでは、NumPyの行列作成ルーチン、特にnumpy. mat()関数について詳しく解説します。NumPyには、様々な方法で配列を作成するルーチンが用意されています。代表的なものをいくつかご紹介します。numpy. array(): 最も基本的な配列作成ルーチンです。Pythonのリストやタプルなど、様々なデータ構造から配列を生成できます。



NumPy.tri() 関数を使ったその他の方法

numpy. tri()関数は以下の4つのパラメータを受け取ります。N: 作成する配列の行数M: 作成する配列の列数 (省略可。デフォルトはNと同じ)k: 対角線の位置 (デフォルトは0。0の場合は主対角線、負の場合は主対角線より下、正の場合は主対角線より上)


NumPy の empty() とは?

上記コードでは、3行2列の空の配列 array が作成されます。array の内容は初期化されていないため、ランダムな値が表示されます。numpy. empty() には、以下のオプション引数が用意されています。dtype: 配列のデータ型を指定します。デフォルトは float64 です。


NumPy Array Creation Routinesにおけるnumpy.diagflat() 解説

NumPyのnumpy. diagflat()関数は、1次元配列を対角線要素とする2次元配列を作成します。これは、対角行列の作成や、特定のオフセットを持つ対角線要素を持つ配列の作成など、さまざまな場面で役立ちます。引数v:1次元配列またはスカラ値。対角線要素として使用されます。


NumPy 配列分割:初心者から上級者まで役立つ完全ガイド

NumPy の numpy. split() 関数は、配列を指定された軸に沿って分割する便利な関数です。分割された各部分は、元の配列のビューとして保持されます。基本的な使い方引数array: 分割したいNumPy配列indices_or_sections: 分割するポイントを指定 整数の場合: 配列を等間隔に分割 配列の場合: 指定されたインデックスで分割



NumPyの多項式における polynomial.polynomial.Polynomial.deriv() 関数の詳細解説

polynomial. polynomial. Polynomial. deriv() は、NumPyの多項式モジュールにおける関数で、多項式の導関数を計算します。この関数は、多項式係数のリストを受け取り、導関数の係数のリストを返します。導関数の定義


NumPy rint() 関数:代替方法も紹介!状況に合わせた最適な丸めを実現

このコードを実行すると、以下の出力が得られます。numpy. rint() は、配列 a の各要素を 最も近い整数 に丸めています。-1.7 は -2 に丸められます。-0.2 は 0 に丸められます。numpy. rint() は、一般的な四捨五入ではなく、偶数への丸め を行う点が特徴です。


NumPy rec_append_fields() vs. np.insert(): 構造化配列にフィールドを追加する最適な方法は?

ここでは、rec_append_fields() の使い方について、より分かりやすく解説します。rec_append_fields() は、以下の引数を受け取ります。arr: フィールドを追加する構造化配列names: 追加するフィールドの名前のリスト


Pythonにおける空白文字処理の完全ガイド: chararray.isspace() メソッドを中心に

引数: なしなし返値:isspace() メソッドは、Python標準の str. isspace() 関数を要素ごとに呼び出して判定を行います。8ビット文字列の場合、このメソッドはロケールに依存します。空白文字とは、スペース、タブ、改行、復帰、垂直タブ、フォームフィードなどの文字を指します。


NumPy で構造化配列を操る: recarray.nonzero() を駆使したデータ分析と機械学習

recarray. nonzero()は、recarray内の各列を個別に調べ、非ゼロ要素のインデックスをタプル形式で返します。タプルの各要素は、対応する列の非ゼロ要素のインデックスを表すNumPy配列です。例:この例では、name列には非ゼロ要素がなく、age列には2つの非ゼロ要素、salary列には1つの非ゼロ要素があります。