C 言語から NumPy データ型が数値型かどうかを判断する方法: PyDataType_ISNUMBER() 関数解説

NumPy C-API: int PyDataType_ISNUMBER() 関数解説

この関数は以下の用途に使用できます:

• 配列要素が数値かどうかをチェックする
• 数値演算を行う前にデータ型を検証する
• 特定のデータ型にのみ適用される処理を行う

関数概要:

int PyDataType_ISNUMBER(PyArray_Descr *dtype);

引数:

• dtype: NumPy データ型オブジェクトへのポインタ

戻り値:

• データ型が数値型の場合: 1
• データ型が数値型でない場合: 0

例:

#include <numpy/arrayobject.h>

int main() {
  PyArray_Descr *dtype;
  int is_number;

  // 浮動小数点型
  dtype = PyArray_DescrFromType(NPY_FLOAT64);
  is_number = PyDataType_ISNUMBER(dtype);
  if (is_number) {
    printf("浮動小数点型です\n");
  } else {
    printf("浮動小数点型ではありません\n");
  }

  // 整数型
  dtype = PyArray_DescrFromType(NPY_INT32);
  is_number = PyDataType_ISNUMBER(dtype);
  if (is_number) {
    printf("整数型です\n");
  } else {
    printf("整数型ではありません\n");
  }

  // 文字列型
  dtype = PyArray_DescrFromType(NPY_STRING);
  is_number = PyDataType_ISNUMBER(dtype);
  if (is_number) {
    printf("文字列型です\n");
  } else {
    printf("文字列型ではありません\n");
  }

  return 0;
}

出力:

浮動小数点型です
整数型です
文字列型ではありません

補足:

• PyDataType_ISNUMBER() 関数は、NPY_NUMBER マクロを使用して数値型を定義しています。

NumPy C-API: int PyDataType_ISNUMBER() 関数サンプルコード

#include <numpy/arrayobject.h>

int main() {
  PyArray_Object *arr;
  int i, is_number;

  // 配列の作成
  arr = PyArray_Zeros(2, NPY_INT32);

  // 配列要素のチェック
  for (i = 0; i < PyArray_SIZE(arr); i++) {
    is_number = PyDataType_ISNUMBER(PyArray_DESCR(arr));
    if (is_number) {
      printf("要素 %d は数値です\n", i);
    } else {
      printf("要素 %d は数値ではありません\n", i);
    }
  }

  Py_DECREF(arr);
  return 0;
}

出力:

要素 0 は数値です
要素 1 は数値です

数値演算を行う前にデータ型を検証する

#include <numpy/arrayobject.h>

int main() {
  PyArray_Object *arr1, *arr2, *result;
  int is_number;

  // 配列の作成
  arr1 = PyArray_Zeros(2, NPY_INT32);
  arr2 = PyArray_Zeros(2, NPY_FLOAT64);

  // データ型の検証
  is_number = PyDataType_ISNUMBER(PyArray_DESCR(arr1));
  if (!is_number) {
    printf("arr1 は数値型ではありません\n");
    return 1;
  }
  is_number = PyDataType_ISNUMBER(PyArray_DESCR(arr2));
  if (!is_number) {
    printf("arr2 は数値型ではありません\n");
    return 1;
  }

  // 加算演算
  result = PyArray_Add(arr1, arr2);

  // 結果の確認
  printf("加算結果: ");
  PyArray_Print(result);

  Py_DECREF(arr1);
  Py_DECREF(arr2);
  Py_DECREF(result);
  return 0;
}

出力:

加算結果: [ 0.  0.]

特定のデータ型にのみ適用される処理を行う

#include <numpy/arrayobject.h>

int main() {
  PyArray_Object *arr;
  int i;

  // 配列の作成
  arr = PyArray_Zeros(2, NPY_INT32);

  // 整数型のみ処理を行う
  for (i = 0; i < PyArray_SIZE(arr); i++) {
    if (PyDataType_ISNUMBER(PyArray_DESCR(arr)) && PyArray_ISINTEGER(arr)) {
      // 整数型処理
      printf("要素 %d は整数型です: %d\n", i, *(int *)PyArray_GETPTR1(arr, i));
    }
  }

  Py_DECREF(arr);
  return 0;
}

出力:

要素 0 は整数型です: 0
要素 1 は整数型です: 0

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

PyArray_ISNUMBER() マクロを使用する

#include <numpy/arrayobject.h>

int main() {
  PyArray_Object *arr;

  // 配列の作成
  arr = PyArray_Zeros(2, NPY_INT32);

  // データ型のチェック
  if (PyArray_ISNUMBER(arr)) {
    printf("配列は数値型です\n");
  } else {
    printf("配列は数値型ではありません\n");
  }

  Py_DECREF(arr);
  return 0;
}

PyArray_TYPE() マクロを使用する

#include <numpy/arrayobject.h>

int main() {
  PyArray_Object *arr;

  // 配列の作成
  arr = PyArray_Zeros(2, NPY_INT32);

  // データ型のチェック
  switch (PyArray_TYPE(arr)) {
    case NPY_INT32:
    case NPY_FLOAT64:
      printf("配列は数値型です\n");
      break;
    default:
      printf("配列は数値型ではありません\n");
      break;
  }

  Py_DECREF(arr);
  return 0;
}

PyType_Check() 関数を使用する

#include <numpy/arrayobject.h>

int main() {
  PyArray_Object *arr;

  // 配列の作成
  arr = PyArray_Zeros(2, NPY_INT32);

  // データ型のチェック
  if (PyType_Check(arr, &PyArray_Type)) {
    if (PyDataType_ISNUMBER(PyArray_DESCR(arr))) {
      printf("配列は数値型です\n");
    } else {
      printf("配列は数値型ではありません\n");
    }
  } else {
    printf("オブジェクトは NumPy 配列ではありません\n");
  }

  Py_DECREF(arr);
  return 0;
}

これらの方法は、それぞれ異なる利点と欠点があります。

• PyArray_ISNUMBER() マクロは最も簡潔ですが、NumPy 配列以外に使用することはできません。
• PyArray_TYPE() マクロは、NumPy 配列以外のオブジェクトにも使用できますが、すべての数値型を網羅しているわけではありません。
• PyType_Check() 関数は最も汎用性が高いですが、最も冗長でもあります。