NumPy C-API: Python 数値判定関数 PyArray_IsPythonNumber() の詳細解説
NumPy C-API: int PyArray_IsPythonNumber() 関数解説
関数宣言
int PyArray_IsPythonNumber(PyObject *obj);
引数
obj
: 検査対象のオブジェクト
戻り値
1
: オブジェクトが Python 数値である
使用例
PyObject *obj = PyFloat_FromDouble(3.14);
if (PyArray_IsPythonNumber(obj)) {
// オブジェクトは Python 数値です
printf("オブジェクトは数値です\n");
} else {
// オブジェクトは Python 数値ではありません
printf("オブジェクトは数値ではありません\n");
}
Py_DECREF(obj);
PyArray_IsPythonNumber()
関数は、PyNumber_Check()
関数と似ていますが、NumPy 配列で使用するために特別に設計されています。- オブジェクトが Python 数値であるかどうかを判断するには、
PyNumber_Check()
関数を使用することもできます。
補足
PyArray_IsPythonNumber()
関数は、オブジェクトが Python 数値であるかどうかのみを判断します。オブジェクトが特定の種類の Python 数値であるかどうかを判断するには、他の関数を使用する必要があります。- 例えば、オブジェクトが整数であるかどうかを判断するには、
PyLong_Check()
関数を使用できます。
関連関数
PyNumber_Check()
PyLong_Check()
応用例
- NumPy 配列にオブジェクトを追加する前に、オブジェクトが Python 数値であるかどうかを確認する
- オブジェクトが数値演算で使用できるかどうかを確認する
NumPy C-API: PyArray_IsPythonNumber() 関数 サンプルコード
オブジェクトが Python 数値であるかどうかを確認する
#include <Python.h>
#include <numpy/arrayobject.h>
int main() {
// オブジェクトの作成
PyObject *obj1 = PyFloat_FromDouble(3.14);
PyObject *obj2 = PyList_New(0);
// `PyArray_IsPythonNumber()` 関数の使用
if (PyArray_IsPythonNumber(obj1)) {
printf("obj1は Python 数値です\n");
} else {
printf("obj1は Python 数値ではありません\n");
}
if (PyArray_IsPythonNumber(obj2)) {
printf("obj2は Python 数値です\n");
} else {
printf("obj2は Python 数値ではありません\n");
}
// オブジェクトの解放
Py_DECREF(obj1);
Py_DECREF(obj2);
return 0;
}
NumPy 配列にオブジェクトを追加する前に、オブジェクトが Python 数値であるかどうかを確認する
#include <Python.h>
#include <numpy/arrayobject.h>
int main() {
// NumPy 配列の作成
npy_intp dims[] = {3};
PyArrayObject *arr = PyArray_SimpleNew(1, dims, NPY_FLOAT64);
// オブジェクトの作成
PyObject *obj = PyFloat_FromDouble(3.14);
// オブジェクトが Python 数値であるか確認
if (PyArray_IsPythonNumber(obj)) {
// オブジェクトを NumPy 配列に追加
PyArray_SETITEM(arr, (Py_ssize_t)0, obj);
} else {
printf("オブジェクトは Python 数値ではないため、NumPy 配列に追加できません\n");
}
// オブジェクトの解放
Py_DECREF(obj);
Py_DECREF(arr);
return 0;
}
オブジェクトが数値演算で使用できるかどうかを確認する
#include <Python.h>
#include <numpy/arrayobject.h>
int main() {
// オブジェクトの作成
PyObject *obj1 = PyFloat_FromDouble(3.14);
PyObject *obj2 = PyList_New(0);
// オブジェクトが数値演算で使用できるかどうかを確認
if (PyArray_IsPythonNumber(obj1)) {
printf("obj1は数値演算で使用できます\n");
} else {
printf("obj1は数値演算で使用できません\n");
}
if (PyArray_IsPythonNumber(obj2)) {
printf("obj2は数値演算で使用できます\n");
} else {
printf("obj2は数値演算で使用できません\n");
}
// オブジェクトの解放
Py_DECREF(obj1);
Py_DECREF(obj2);
return 0;
}
その他のサンプルコード
- NumPy 配列の要素をすべて検査し、数値ではない要素をすべて削除する
- NumPy 配列の要素の平均値、最大値、最小値を計算する
PyArray_IsPythonNumber() 関数以外の方法
PyNumber_Check()
関数は、オブジェクトが Python 数値であるかどうかを判断するために使用できます。これは、PyArray_IsPythonNumber()
関数よりも汎用的な関数です。
#include <Python.h>
int main() {
// オブジェクトの作成
PyObject *obj1 = PyFloat_FromDouble(3.14);
PyObject *obj2 = PyList_New(0);
// `PyNumber_Check()` 関数の使用
if (PyNumber_Check(obj1)) {
printf("obj1は Python 数値です\n");
} else {
printf("obj1は Python 数値ではありません\n");
}
if (PyNumber_Check(obj2)) {
printf("obj2は Python 数値です\n");
} else {
printf("obj2は Python 数値ではありません\n");
}
// オブジェクトの解放
Py_DECREF(obj1);
Py_DECREF(obj2);
return 0;
}
isinstance()
関数は、オブジェクトが特定の型であるかどうかを判断するために使用できます。
#include <Python.h>
int main() {
// オブジェクトの作成
PyObject *obj1 = PyFloat_FromDouble(3.14);
PyObject *obj2 = PyList_New(0);
// `isinstance()` 関数の使用
if (isinstance(obj1, (PyObject *)&PyFloat_Type)) {
printf("obj1は float 型です\n");
} else {
printf("obj1は float 型ではありません\n");
}
if (isinstance(obj2, (PyObject *)&PyList_Type)) {
printf("obj2は list 型です\n");
} else {
printf("obj2は list 型ではありません\n");
}
// オブジェクトの解放
Py_DECREF(obj1);
Py_DECREF(obj2);
return 0;
}
型情報の取得
オブジェクトの型情報は、Py_TYPE()
マクロを使用して取得できます。
#include <Python.h>
int main() {
// オブジェクトの作成
PyObject *obj1 = PyFloat_FromDouble(3.14);
PyObject *obj2 = PyList_New(0);
// 型情報の取得
if (Py_TYPE(obj1) == &PyFloat_Type) {
printf("obj1は float 型です\n");
} else {
printf("obj1は float 型ではありません\n");
}
if (Py_TYPE(obj2) == &PyList_Type) {
printf("obj2は list 型です\n");
} else {
printf("obj2は list 型ではありません\n");
}
// オブジェクトの解放
Py_DECREF(obj1);
Py_DECREF(obj2);
return 0;
}
PyArray_IsPythonNumber()
関数以外にも、オブジェクトが Python 数値であるかどうかを確認するにはいくつかの方法があります。どの方法を使用するかは、状況によって異なります。
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。
まとめ: numpy.copyto() 関数をマスターして、NumPyプログラミングをレベルアップ!
要素コピー: numpy. copyto()は、ソース配列の要素を、指定された宛先配列にコピーします。データ型変換: オプションでcasting引数を指定することで、データ型変換を制御できます。'no'、'equiv'、'safe'、'same_kind'の選択肢があり、それぞれ変換の許容範囲を段階的に制限します。
NumPyで3次元空間における多項式計算: polynomial.hermite_e.hermeval3d() 関数の詳細解説
polynomial. hermite_e. hermeval3d() は、3次元空間におけるエルミート多項式 He_n(x, y, z) の値を計算する NumPy 関数です。この関数は、3次元空間における点 (x, y, z) における多項式の値を、与えられた次数 n と係数ベクトル c を用いて計算します。
distutils.ccompiler.CCompiler_compile() 関数のサンプルコード
distutils. ccompiler. CCompiler_compile()は、NumPyのnumpy. distutils. ccompilerモジュールで提供される関数で、Cソースファイルをコンパイルするためのものです。この関数は、NumPyの拡張モジュールをビルドする際に使用されます。
多次元配列の達人になる!NumPyのndarray.repeat() 関数で要素を自由自在に操ろう
引数:repeats: 各要素を繰り返す回数。スカラ値、1D配列、またはブロードキャスト可能な形状の配列として指定できます。axis: 繰り返しを行う軸を指定します。省略すると、0番目の軸が使用されます。返り値:繰り返された要素を含む新しい多次元配列。形状は入力配列と同じですが、指定された軸方向に要素が繰り返されます。
NumPy Random Samplingにおけるrandom.lognormal()解説
NumPyのrandom. lognormal()は、対数正規分布に従う乱数を生成する関数です。対数正規分布とは、変数の対数が正規分布に従う確率分布です。言い換えると、データの対数を正規分布に当てはめると、そのデータは対数正規分布に従うということになります。
NumPy C-API: PyArray_BroadcastToShape() 関数詳解
array: ブロードキャストされる配列newshape: ブロードキャスト後の形状を指定する配列ndims: newshape の要素数PyArray_BroadcastToShape() は、以下の手順で動作します。array と newshape の形状が互換性があるかどうかをチェックします。