PyArray_ITER_RESET() を使ったサンプルコード: 実践で学ぶイテレータ操作

NumPy C-API: void PyArray_ITER_RESET() 解説

イテレータとは？

イテレータは、配列などのデータ構造を要素ごとに順にアクセスするための仕組みです。 NumPy では、PyArray_IterNew() 関数を使ってイテレータを作成できます。

PyArray_ITER_RESET() の役割

PyArray_ITER_RESET() は、すでに作成済みの イテレータを最初の要素に戻します。 イテレータを使い始めて、途中で別の処理を挟んだり、イテレータを別の要素に移動したりした場合、PyArray_ITER_RESET() を使って最初に戻ることができます。

PyArray_ITER_RESET() の使い方

#include <numpy/arrayobject.h>

void my_function(PyArrayObject *array) {
  // イテレータを作成
  PyArrayIterObject *iter = PyArray_IterNew(array);

  // イテレータを使って要素を処理
  while (PyArray_ITER_NEXT(iter)) {
    // 現在の要素を取得
    double value = *(double *)PyArray_ITER_DATA(iter);

    // 処理を行う
    ...
  }

  // イテレータをリセット
  PyArray_ITER_RESET(iter);

  // 最初から要素を処理
  while (PyArray_ITER_NEXT(iter)) {
    // 現在の要素を取得
    double value = *(double *)PyArray_ITER_DATA(iter);

    // 処理を行う
    ...
  }

  // イテレータを破棄
  PyArray_Iter_Dealloc(iter);
}

上記コード例では、my_function() 関数内で PyArray_ITER_RESET() を使ってイテレータをリセットしています。

ポイント

• PyArray_ITER_RESET() は すでに作成済みの イテレータに対してのみ使用できます。
• PyArray_ITER_RESET() を使用した後、イテレータは 最初の要素 を指します。
• イテレータを使用し終えたら、PyArray_Iter_Dealloc() 関数を使って破棄する必要があります。

補足

• 上記コード例は、double 型の配列を例としていますが、他の型にも同様に適用できます。
• イテレータに関する詳細は、NumPy C-API リファレンスを参照してください。

NumPy C-API: PyArray_ITER_RESET() サンプルコード

配列の全要素を2倍にする

#include <numpy/arrayobject.h>

void my_function(PyArrayObject *array) {
  // イテレータを作成
  PyArrayIterObject *iter = PyArray_IterNew(array);

  // イテレータを使って要素を処理
  while (PyArray_ITER_NEXT(iter)) {
    // 現在の要素を取得
    double *value = (double *)PyArray_ITER_DATA(iter);

    // 要素を2倍にする
    *value *= 2;
  }

  // イテレータを破棄
  PyArray_Iter_Dealloc(iter);
}

配列の偶数番目の要素を0にする

#include <numpy/arrayobject.h>

void my_function(PyArrayObject *array) {
  // イテレータを作成
  PyArrayIterObject *iter = PyArray_IterNew(array);

  // イテレータを使って要素を処理
  int i = 0;
  while (PyArray_ITER_NEXT(iter)) {
    // 現在の要素を取得
    double *value = (double *)PyArray_ITER_DATA(iter);

    // 偶数番目の要素の場合
    if (i % 2 == 0) {
      // 要素を0にする
      *value = 0;
    }

    i++;
  }

  // イテレータを破棄
  PyArray_Iter_Dealloc(iter);
}

配列の最大値と最小値を見つける

#include <numpy/arrayobject.h>

void my_function(PyArrayObject *array) {
  // イテレータを作成
  PyArrayIterObject *iter = PyArray_IterNew(array);

  // 初期値を設定
  double max = *(double *)PyArray_ITER_DATA(iter);
  double min = max;

  // イテレータを使って要素を処理
  while (PyArray_ITER_NEXT(iter)) {
    // 現在の要素を取得
    double value = *(double *)PyArray_ITER_DATA(iter);

    // 最大値と最小値を更新
    if (value > max) {
      max = value;
    } else if (value < min) {
      min = value;
    }
  }

  // イテレータを破棄
  PyArray_Iter_Dealloc(iter);

  // 結果を出力
  printf("最大値: %.2f\n", max);
  printf("最小値: %.2f\n", min);
}

2つの配列の要素同士を比較する

#include <numpy/arrayobject.h>

void my_function(PyArrayObject *array1, PyArrayObject *array2) {
  // イテレータを作成
  PyArrayIterObject *iter1 = PyArray_IterNew(array1);
  PyArrayIterObject *iter2 = PyArray_IterNew(array2);

  // イテレータを使って要素を処理
  while (PyArray_ITER_NEXT(iter1) && PyArray_ITER_NEXT(iter2)) {
    // 現在の要素を取得
    double value1 = *(double *)PyArray_ITER_DATA(iter1);
    double value2 = *(double *)PyArray_ITER_DATA(iter2);

    // 要素を比較
    if (value1 > value2) {
      // ...
    } else if (value1 < value2) {
      // ...
    } else {
      // ...
    }
  }

  // イテレータを破棄
  PyArray_Iter_Dealloc(iter1);
  PyArray_Iter_Dealloc(iter2);
}

注意: これらのサンプルコードはあくまでも例であり、必要に応じて修正する必要があります。

NumPy 配列を処理する他の方法

for ループを使う

import numpy as np

array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

for i in range(array.shape[0]):
  for j in range(array.shape[1]):
    value = array[i, j]
    # 処理を行う
    ...

np.nditer を使う

import numpy as np

array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

for value in np.nditer(array):
  # 処理を行う
  ...

np.apply_along_axis を使う

import numpy as np

array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

def my_function(array):
  # 処理を行う
  ...

result = np.apply_along_axis(my_function, 1, array)

これらの方法にはそれぞれメリットとデメリットがあります。

for ループを使う

• メリット: シンプルで分かりやすい
• デメリット: 速度が遅い

np.nditer を使う

• デメリット: コードが複雑になる

np.apply_along_axis を使う

• メリット: 柔軟性が高い

最適な方法は、処理内容や配列のサイズによって異なります。

• NumPy に関するチュートリアルや書籍も多数あります。