NumPy C-API: npy_uint32 *core_dim_flags でndarrayの次元情報を取得

NumPy C-API: npy_uint32 *core_dim_flags 解説

この解説では、以下の内容について説明します。

• core_dim_flags の概要
• core_dim_flags が格納する情報

core_dim_flags は、npy_uint32 型の配列です。各要素は、ndarray オブジェクトの各次元に関するフラグ情報を格納します。

core_dim_flags は、以下の情報を格納します。

• NPY_ARRAY_WRITEABLE: 配列が書き込み可能かどうか
• NPY_ARRAY_ALIGNED: 配列がメモリ上でアライメントされているかどうか
• NPY_ARRAY_OWNDATA: 配列がデータを所有しているかどうか
• NPY_ARRAY_FORTRAN: 配列がFortran順序かどうか
• NPY_ARRAY_C_CONTIGUOUS: 配列がC言語順序かどうか
• NPY_ARRAY_F_CONTIGUOUS: 配列がFortran順序で連続しているかどうか

core_dim_flags は、ndarray オブジェクトの各次元の情報を取得するために使用できます。

例:

#include <numpy/npy_api.h>

int main() {
  // 配列を作成
  npy_intp dims[] = {3, 4};
  PyArrayObject *arr = PyArray_SimpleNew(2, dims, NPY_INT32);

  // 各次元のフラグを取得
  for (int i = 0; i < PyArray_NDIM(arr); i++) {
    npy_uint32 flags = core_dim_flags(arr, i);

    // フラグをチェック
    if (flags & NPY_ARRAY_WRITEABLE) {
      printf("次元 %d は書き込み可能です\n", i);
    } else {
      printf("次元 %d は書き込み不可能です\n", i);
    }

    // 他のフラグも同様にチェック
  }

  // 配列を解放
  Py_DECREF(arr);

  return 0;
}

npy_uint32 *core_dim_flags は、ndarray オブジェクトの各次元に関する情報を格納する変数です。この変数を使用して、各次元の書き込み可能性、アライメント、データ所有権、順序などの情報を取得できます。

NumPy C-API: npy_uint32 *core_dim_flags サンプルコード

各次元のフラグを取得する

#include <numpy/npy_api.h>

int main() {
  // 配列を作成
  npy_intp dims[] = {3, 4};
  PyArrayObject *arr = PyArray_SimpleNew(2, dims, NPY_INT32);

  // 各次元のフラグを取得
  for (int i = 0; i < PyArray_NDIM(arr); i++) {
    npy_uint32 flags = core_dim_flags(arr, i);

    // フラグを出力
    printf("次元 %d のフラグ: 0x%x\n", i, flags);
  }

  // 配列を解放
  Py_DECREF(arr);

  return 0;
}

特定のフラグが設定されているかどうかをチェックする

#include <numpy/npy_api.h>

int main() {
  // 配列を作成
  npy_intp dims[] = {3, 4};
  PyArrayObject *arr = PyArray_SimpleNew(2, dims, NPY_INT32);

  // 2番目の次元がFortran順序かどうかをチェック
  if (core_dim_flags(arr, 1) & NPY_ARRAY_FORTRAN) {
    printf("2番目の次元はFortran順序です\n");
  } else {
    printf("2番目の次元はFortran順序ではありません\n");
  }

  // 配列を解放
  Py_DECREF(arr);

  return 0;
}

フラグを変更する

#include <numpy/npy_api.h>

int main() {
  // 配列を作成
  npy_intp dims[] = {3, 4};
  PyArrayObject *arr = PyArray_SimpleNew(2, dims, NPY_INT32);

  // 1番目の次元を書き込み可能にする
  core_dim_flags(arr, 0) |= NPY_ARRAY_WRITEABLE;

  // 配列を解放
  Py_DECREF(arr);

  return 0;
}

core_dim_flags を使用して配列を操作する

#include <numpy/npy_api.h>

int main() {
  // 配列を作成
  npy_intp dims[] = {3, 4};
  PyArrayObject *arr = PyArray_SimpleNew(2, dims, NPY_INT32);

  // 1番目の次元がC言語順序かどうかをチェック
  if (core_dim_flags(arr, 0) & NPY_ARRAY_C_CONTIGUOUS) {
    // 1番目の次元をFortran順序に変換
    PyArray_Transpose(arr, NULL);
  }

  // 配列を解放
  Py_DECREF(arr);

  return 0;
}

• core_dim_flags は NumPy C-API の一部であり、NumPy Python API からは直接アクセスできません。
• core_dim_flags を変更する場合は、配列の状態がどのように変化するかを理解しておく必要があります。
• core_dim_flags を使用する場合は、NumPy C-API のドキュメントをよく読んでください。

NumPy C-API: npy_uint32 *core_dim_flags の代替方法

PyArray_DIM と PyArray_GETDIM を使用する

#include <numpy/npy_api.h>

int main() {
  // 配列を作成
  npy_intp dims[] = {3, 4};
  PyArrayObject *arr = PyArray_SimpleNew(2, dims, NPY_INT32);

  // 各次元の情報を取得
  for (int i = 0; i < PyArray_NDIM(arr); i++) {
    npy_intp dim_size = PyArray_DIM(arr, i);
    printf("次元 %d のサイズ: %d\n", i, dim_size);
  }

  // 配列を解放
  Py_DECREF(arr);

  return 0;
}

PyArray_Iter を使用する

#include <numpy/npy_api.h>

int main() {
  // 配列を作成
  npy_intp dims[] = {3, 4};
  PyArrayObject *arr = PyArray_SimpleNew(2, dims, NPY_INT32);

  // イテレータを作成
  PyArrayIterObject *iter = PyArray_IterNew(arr);

  // イテレータを使用して各要素をループ
  while (PyArray_Iter_Next(iter)) {
    // 現在の要素を取得
    int32_t value = *(int32_t *)PyArray_ITER_DATA(iter);

    // 現在のインデックスを取得
    npy_intp index = PyArray_ITER_INDEX(iter);

    // 次元情報を計算
    int dim0 = index / 4;
    int dim1 = index % 4;

    // ...

    // イテレータを進める
    PyArray_Iter_Next(iter);
  }

  // イテレータを解放
  Py_DECREF(iter);

  // 配列を解放
  Py_DECREF(arr);

  return 0;
}

NumPy Python API を使用する

import numpy as np

# 配列を作成
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 各次元の情報を取得
print(arr.shape)

# イテレータを使用して各要素をループ
for i in range(arr.size):
  # 現在の要素を取得
  value = arr.flat[i]

  # 現在のインデックスを取得
  index = np.unravel_index(i, arr.shape)

  # 次元情報を計算
  dim0 = index[0]
  dim1 = index[1]

  # ...

• 速度が重要であれば、core_dim_flags を使用するのが最善の方法です。
• コードの読みやすさが重要であれば、PyArray_DIM と PyArray_GETDIM を使用する方がよいでしょう。
• 柔軟性が重要であれば、PyArray_Iter を使用する方がよいでしょう。
• Python からコードを書く場合は、NumPy Python API を使用する方がよいでしょう。

npy_uint32 *core_dim_flags は、ndarray オブジェクトの各次元に関する情報を取得するための便利な方法ですが、他の方法もあります。 どの方法を使用するべきかは、状況によって異なります。