NumPy C-API の npy_uint32 iter_flags を使ってイテレーションを自在に操る
NumPy C-API における npy_uint32 iter_flags プログラミング解説
利用可能なフラグ:
- NPY_ITER_READONLY: イテレーション中に配列要素の書き込みを許可しない
- NPY_ITER_CONTIGUOUS: イテレーション中にメモリが連続していることを保証
- NPY_ITER_FORTRAN: イテレーション順序が Fortran 順序であることを保証
- NPY_ITER_CORDER: イテレーション順序が C 順序であることを保証
- NPY_ITER_NATIVE: イテレーション順序がネイティブ順序であることを保証
- NPY_ITER_NWHIMPER: エラーが発生してもイテレーションを継続
- NPY_ITER_EXTERNAL: イテレーション中に外部メモリを使用
フラグの組み合わせ:
複数のフラグをビット演算 (|
) で組み合わせることができます。例えば、読み取り専用かつ連続したイテレーションを行うには、NPY_ITER_READONLY | NPY_ITER_CONTIGUOUS
を使用します。
例:
npy_ndarray *arr = ...;
npy_iter *iter;
npy_iter_init(iter, arr, NPY_ITER_READONLY | NPY_ITER_CONTIGUOUS);
while (npy_iter_has_more(iter)) {
npy_intp indices[NPY_MAXDIMS];
npy_intp *ptr;
npy_iter_get_coords(iter, indices);
ptr = npy_iter_get_ptr(iter);
// 現在の要素にアクセス
printf("%d\n", *(ptr + 0));
npy_iter_advance(iter);
}
npy_iter_cleanup(iter);
この例では、npy_ndarray
arr
を読み取り専用かつ連続した方法でイテレーションしています。各イテレーションで、現在の要素のインデックスとポインタを取得し、要素値を出力しています。
注意事項:
NPY_ITER_CONTIGUOUS
フラグを使用する場合は、arr
が連続したメモリに格納されていることを確認する必要があります。NPY_ITER_FORTRAN
またはNPY_ITER_CORDER
フラグを使用する場合は、arr
の順序が対応する順序であることを確認する必要があります。NPY_ITER_NWHIMPER
フラグを使用する場合は、エラーが発生してもイテレーションが継続されますが、エラー情報は見逃される可能性があります。
詳細については、NumPy C-API のドキュメントを参照してください: https://numpy.org/doc/stable/reference/c-api/index.html
NumPy C-API を用いたサンプルコード集
配列の作成と初期化
#include <numpy/ndarray.h>
int main() {
// 10 要素を持つ 1 次元配列を作成
npy_intp dims[] = {10};
npy_dtype *dtype = NPY_FLOAT64;
npy_ndarray *arr = PyArray_SimpleNewFromData(NDIM(dims), dims, dtype, NULL);
// 配列要素に値を設定
for (int i = 0; i < 10; i++) {
((double *)arr->data)[i] = i * 0.1;
}
// 配列の内容を出力
for (int i = 0; i < 10; i++) {
printf("%f ", ((double *)arr->data)[i]);
}
PyArray_DECREF(arr);
return 0;
}
配列へのアクセス
#include <numpy/ndarray.h>
int main() {
// 2 次元配列を作成
npy_intp dims[] = {2, 3};
npy_dtype *dtype = NPY_INT32;
npy_ndarray *arr = PyArray_SimpleNewFromData(NDIM(dims), dims, dtype, NULL);
// 配列要素にアクセス
int i, j;
for (i = 0; i < 2; i++) {
for (j = 0; j < 3; j++) {
((int *)arr->data)[i * 3 + j] = i * 3 + j;
}
}
// 配列の内容を出力
for (i = 0; i < 2; i++) {
for (j = 0; j < 3; j++) {
printf("%d ", ((int *)arr->data)[i * 3 + j]);
}
printf("\n");
}
PyArray_DECREF(arr);
return 0;
}
配列の演算
#include <numpy/ndarray.h>
int main() {
// 2 つの 1 次元配列を作成
npy_intp dims[] = {10};
npy_dtype *dtype = NPY_FLOAT64;
npy_ndarray *arr1 = PyArray_SimpleNewFromData(NDIM(dims), dims, dtype, NULL);
npy_ndarray *arr2 = PyArray_SimpleNewFromData(NDIM(dims), dims, dtype, NULL);
// 配列要素に値を設定
for (int i = 0; i < 10; i++) {
((double *)arr1->data)[i] = i * 0.1;
((double *)arr2->data)[i] = i * 0.2;
}
// 要素ごとの和を求める
npy_ndarray *sum = PyArray_PyArithmeticBinary(arr1, arr2, NPY_FLOAT64, NULL);
// 結果を出力
for (int i = 0; i < 10; i++) {
printf("%f ", ((double *)sum->data)[i]);
}
PyArray_DECREF(arr1);
PyArray_DECREF(arr2);
PyArray_DECREF(sum);
return 0;
}
配列の形状とストライド
#include <numpy/ndarray.h>
int main() {
// 3 次元配列を作成
npy_intp dims[] = {2, 3, 4};
npy_dtype *dtype = NPY_INT32;
npy_ndarray *arr = PyArray_SimpleNewFromData(NDIM(dims), dims, dtype, NULL);
// 配列の形状とストライドを取得
npy_intp *shape = PyArray_SHAPE(arr);
npy_intp *strides = PyArray_STRIDES(arr);
// 形状とストライドを出力
printf("形状: ");
for (int i = 0; i < NDIM(arr); i++) {
printf("%d ", shape
高度な配列操作:
- 特定の条件を満たす要素のみを抽出する
- 複数の配列を結合する
- 配列を転置する
- 特定の軸に沿って配列を合計または平均化する
UFunc との連携:
- NumPy の UFunc を用いた配列演算を実行する
- カスタム UFunc を作成して配列に適用する
メモリ管理:
- NumPy 配列のメモリ割り当てと解放を明示的に制御する
- 共有メモリを使用して複数のプロセス間で配列を共有する
性能の向上:
- イテレータを使用して配列を効率的に処理する
- キャッシュを使用してメモリアクセスを最適化する
- SIMD 命令を使用して計算を高速化する
これらの例はほんの一例であり、NumPy C-API の可能性は無限大です。
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.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 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 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
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。
サンプルコードで学ぶ NumPy Masked Array: "harden_mask()" メソッドの多様な使い道
ma. MaskedArray. harden_mask() は、NumPy の Masked Array における重要なメソッドの一つです。このメソッドは、マスクを "ハード" に設定し、代入によってマスク解除されないようにします。マスクのハード化とソフト化
多項式の微分・積分:numpy.polyder() と numpy.polyint() 関数を使う
このチュートリアルでは、numpy. poly() 関数を中心に、NumPyにおける多項式の基礎から応用までを分かりやすく解説します。numpy. poly() は、係数ベクトルから多項式を生成する関数です。 具体的には、以下の式に基づいて多項式を生成します。
NumPy C-API を用いたメモリ管理: void PyDimMem_FREE() 関数を中心に
void PyDimMem_FREE() は、NumPy C-API におけるメモリ管理関数の一つで、NumPy 配列のメモリ割り当てを解除します。機能NumPy 配列が保持するメモリブロックを解放します。配列がヌルポインタの場合は無効です。
NumPy C-API の NPY_USE_SETITEM マクロの徹底解説
NumPy 配列は、C 言語の構造体 PyArrayObject で表現されます。この構造体には、配列のデータへのポインタ (data) や、配列の形状 (dimensions) などの情報が含まれています。NPY_USE_SETITEM マクロは、PyArrayObject 構造体の data メンバへの直接アクセスを許可するかどうかに影響を与えます。