NumPy C-API: 初心者向けチュートリアル - PyArray_SIZE() 関数

NumPy C-API の npy_intp PyArray_SIZE(PyArrayObject *arr) 関数は、NumPy 配列 arr の要素数を返します。これは、配列のすべての次元における要素数を掛け合わせたものです。

使い方

この関数は非常にシンプルです。唯一の引数は、サイズを取得したい NumPy 配列へのポインタです。

#include <numpy/arrayobject.h>

int main() {
  // 配列を作成
  int arr[3] = {1, 2, 3};
  PyArrayObject *py_arr = PyArray_SimpleNewFromData(1, &arr[0], NPY_INT32);

  // 配列の要素数取得
  npy_intp size = PyArray_SIZE(py_arr);

  // 結果を出力
  printf("要素数: %d\n", size);

  // 配列を解放
  Py_DECREF(py_arr);

  return 0;
}

出力結果

要素数: 3

注意事項

• この関数は、NumPy 配列のみで使用できます。他の型のオブジェクトを渡すと、予期しない結果になる可能性があります。
• 配列の次元が 0 の場合、この関数は 1 を返します。

• PyArray_SIZE() 関数は、PyArray_NDIM() 関数と組み合わせて、各次元の要素数を取得することもできます。
• 配列の要素数にループでアクセスする必要がある場合は、PyArray_Iter 構造体を使う方が効率的な場合があります。

関連キーワード

• NumPy
• C-API
• 配列
• 要素数

追加情報

• NumPy C-API は非常に強力なツールですが、複雑な場合もあります。使い始める前に、チュートリアルやドキュメントをよく読んで理解することをお勧めします。
• NumPy C-API に関する質問は、NumPy のフォーラムやコミュニティで尋ねることができます。

NumPy C-API: npy_intp PyArray_SIZE() 関数 サンプルコード集

配列の要素数取得

#include <numpy/arrayobject.h>

int main() {
  // 1次元配列
  int arr1[3] = {1, 2, 3};
  PyArrayObject *py_arr1 = PyArray_SimpleNewFromData(1, &arr1[0], NPY_INT32);

  // 2次元配列
  int arr2[3][2] = {{1, 2}, {3, 4}, {5, 6}};
  PyArrayObject *py_arr2 = PyArray_SimpleNewFromData(2, (npy_intp[]){3, 2}, NPY_INT32, &arr2[0][0]);

  // 要素数取得
  npy_intp size1 = PyArray_SIZE(py_arr1);
  npy_intp size2 = PyArray_SIZE(py_arr2);

  // 結果を出力
  printf("1次元配列の要素数: %d\n", size1);
  printf("2次元配列の要素数: %d\n", size2);

  // 配列を解放
  Py_DECREF(py_arr1);
  Py_DECREF(py_arr2);

  return 0;
}

各次元の要素数取得

#include <numpy/arrayobject.h>

int main() {
  // 3次元配列
  int arr[3][2][4] = {{{1, 2, 3, 4}, {5, 6, 7, 8}}, {{9, 10, 11, 12}, {13, 14, 15, 16}}, {{17, 18, 19, 20}, {21, 22, 23, 24}}};
  PyArrayObject *py_arr = PyArray_SimpleNewFromData(3, (npy_intp[]){3, 2, 4}, NPY_INT32, &arr[0][0][0]);

  // 各次元の要素数取得
  npy_intp dim0 = PyArray_SIZE(py_arr);
  npy_intp dim1 = PyArray_DIM(py_arr, 0);
  npy_intp dim2 = PyArray_DIM(py_arr, 1);
  npy_intp dim3 = PyArray_DIM(py_arr, 2);

  // 結果を出力
  printf("1次元目の要素数: %d\n", dim0);
  printf("2次元目の要素数: %d\n", dim1);
  printf("3次元目の要素数: %d\n", dim2);
  printf("4次元目の要素数: %d\n", dim3);

  // 配列を解放
  Py_DECREF(py_arr);

  return 0;
}

0次元配列の要素数取得

#include <numpy/arrayobject.h>

int main() {
  // 0次元配列
  int val = 42;
  PyArrayObject *py_arr = PyArray_SimpleNewFromData(0, NULL, NPY_INT32);

  // 要素数取得
  npy_intp size = PyArray_SIZE(py_arr);

  // 結果を出力
  printf("0次元配列の要素数: %d\n", size);

  // 配列を解放
  Py_DECREF(py_arr);

  return 0;
}

エラー処理

#include <numpy/arrayobject.h>

int main() {
  // 無効なポインタ
  PyArrayObject *py_arr_invalid = NULL;

  // 要素数取得
  npy_intp size = PyArray_SIZE(py_arr_invalid);

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

  // 結果を出力
  printf("要素数: %d\n", size);

  return 0;
}

• これらのサンプルコードは、NumPy C-API の PyArray_SIZE() 関数の使い方を示

NumPy 配列の要素数を取得するその他の方法

len() 関数は、Python のシーケンス型オブジェクトの長さを取得するために使用されます。NumPy 配列もシーケンス型オブジェクトなので、len() 関数を使用して要素数を取得できます。

import numpy as np

# 1次元配列
arr1 = np.array([1, 2, 3])

# 2次元配列
arr2 = np.array([[1, 2], [3, 4]])

# 要素数取得
size1 = len(arr1)
size2 = len(arr2)

print(f"1次元配列の要素数: {size1}")
print(f"2次元配列の要素数: {size2}")

出力結果

1次元配列の要素数: 3
2次元配列の要素数: 2

注意事項

• len() 関数は、配列の最初の次元のみの要素数を取得します。多次元配列のすべての要素数を取得するには、別の方法を使用する必要があります。
• 0次元配列の場合、len() 関数は 0 を返します。

shape 属性

NumPy 配列の shape 属性は、配列の各次元の要素数を格納するタプルです。

import numpy as np

# 3次元配列
arr = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])

# 要素数取得
size = np.prod(arr.shape)

print(f"要素数: {size}")

出力結果

要素数: 16

注意事項

• shape 属性は、配列の形状を表すタプルです。要素数を取得するには、np.prod() 関数を使用してタプルのすべての要素を掛け合わせる必要があります。

np.size() 関数

NumPy の np.size() 関数は、配列のすべての要素数を取得するために使用されます。

import numpy as np

# 1次元配列
arr1 = np.array([1, 2, 3])

# 2次元配列
arr2 = np.array([[1, 2], [3, 4]])

# 要素数取得
size1 = np.size(arr1)
size2 = np.size(arr2)

print(f"1次元配列の要素数: {size1}")
print(f"2次元配列の要素数: {size2}")

出力結果

1次元配列の要素数: 3
2次元配列の要素数: 4

注意事項

• np.size() 関数は、PyArray_SIZE() 関数と同じ機能を提供します。

NumPy 配列の要素数を取得するには、いくつかの方法があります。それぞれの方法には長所と短所があるので、状況に応じて適切な方法を選択する必要があります。