NumPy C-API: void PyArray_UpdateFlags() 関数徹底解説

NumPy C-API: void PyArray_UpdateFlags() 関数解説

関数の概要

void PyArray_UpdateFlags(PyArrayObject *arr, int flagmask)

• 引数

  • arr: 更新対象の NumPy 配列オブジェクトへのポインタ
  • flagmask: 更新するフラグのビットマスク

• 戻り値

  • なし

フラグマスク

flagmask は、更新するフラグを指定するために使用されます。以下のフラグが定義されています。

• NPY_ARRAY_C_CONTIGUOUS: C 言語的な順序で連続しているかどうか
• NPY_ARRAY_ALIGNED: データがアライメントされているかどうか
• NPY_ARRAY_WRITEABLE: データが書き込み可能かどうか
• NPY_ARRAY_OWNDATA: データが NumPy 配列オブジェクトによって所有されているかどうか
• NPY_ARRAY_UPDATEIFCOPY: コピーされた場合にフラグを更新するかどうか

これらのフラグは、ビット演算子を使用して組み合わせることができます。例えば、NPY_ARRAY_C_CONTIGUOUS | NPY_ARRAY_F_CONTIGUOUS は、C 言語的な順序と Fortran 言語的な順序の両方で連続しているかどうかをチェックします。

使用例

#include <numpy/arrayobject.h>

int main() {
  // NumPy 配列を作成
  PyArrayObject *arr = PyArray_SimpleNew(10, NULL, NPY_INT32);

  // フラグを確認
  int flags = PyArray_FLAGS(arr);
  if (flags & NPY_ARRAY_C_CONTIGUOUS) {
    printf("配列は C 言語的な順序で連続しています\n");
  }

  // フラグを更新
  PyArray_UpdateFlags(arr, NPY_ARRAY_ALIGNED);

  // 更新後のフラグを確認
  flags = PyArray_FLAGS(arr);
  if (flags & NPY_ARRAY_ALIGNED) {
    printf("配列はアライメントされています\n");
  }

  Py_DECREF(arr);
  return 0;
}

この例では、PyArray_UpdateFlags() 関数を使用して、NumPy 配列オブジェクトの NPY_ARRAY_ALIGNED フラグを更新しています。

void PyArray_UpdateFlags() 関数は、NumPy 配列オブジェクトのフラグを更新するために使用されます。この関数は、C 言語で NumPy 配列を操作する際に非常に重要です。

NumPy C-API: void PyArray_UpdateFlags() 関数のサンプルコード

配列の読み書き

#include <numpy/arrayobject.h>

int main() {
  // NumPy 配列を作成
  PyArrayObject *arr = PyArray_SimpleNew(10, NULL, NPY_INT32);

  // 配列に値を設定
  int i;
  for (i = 0; i < 10; i++) {
    PyArray_SETITEM(arr, i, PyInt_FromLong(i));
  }

  // 配列の値を取得
  for (i = 0; i < 10; i++) {
    PyObject *item = PyArray_GETITEM(arr, i);
    int value = PyInt_AsLong(item);
    printf("arr[%d] = %d\n", i, value);
  }

  Py_DECREF(arr);
  return 0;
}

配列の形状とデータ型

#include <numpy/arrayobject.h>

int main() {
  // NumPy 配列を作成
  PyArrayObject *arr = PyArray_SimpleNew(2, 5, NPY_FLOAT64);

  // 配列の形状を取得
  npy_intp *dims = PyArray_DIMS(arr);
  int ndims = PyArray_NDIM(arr);

  // 配列のデータ型を取得
  PyArray_Descr *dtype = PyArray_DESCR(arr);

  // 配列の情報を出力
  printf("形状: ");
  for (int i = 0; i < ndims; i++) {
    printf("%d ", dims[i]);
  }
  printf("\n");

  printf("データ型: %s\n", PyArray_DESCR_NAME(dtype));

  Py_DECREF(arr);
  return 0;
}

配列の操作

#include <numpy/arrayobject.h>

int main() {
  // NumPy 配列を作成
  PyArrayObject *arr = PyArray_SimpleNew(10, NULL, NPY_INT32);

  // 配列に値を設定
  int i;
  for (i = 0; i < 10; i++) {
    PyArray_SETITEM(arr, i, PyInt_FromLong(i));
  }

  // 配列の平均値を計算
  double mean = 0.0;
  for (i = 0; i < 10; i++) {
    PyObject *item = PyArray_GETITEM(arr, i);
    int value = PyInt_AsLong(item);
    mean += value;
  }
  mean /= 10.0;

  // 結果を出力
  printf("平均値: %f\n", mean);

  Py_DECREF(arr);
  return 0;
}

参照カウント

#include <numpy/arrayobject.h>

int main() {
  // NumPy 配列を作成
  PyArrayObject *arr = PyArray_SimpleNew(10, NULL, NPY_INT32);

  // 参照カウントを取得
  int refcount = Py_REFCNT(arr);

  // 参照カウントを増やす
  Py_INCREF(arr);

  // 参照カウントを減らす
  Py_DECREF(arr);

  // 参照カウントを確認
  printf("参照カウント: %d\n", Py_REFCNT(arr));

  return 0;
}

NumPy 配列オブジェクトのフラグを更新する他の方法

__array_flags__ 属性

NumPy 配列オブジェクトには、__array_flags__ という属性があります。この属性は、numpy.ndarray オブジェクトとしてアクセスできます。

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3])

# フラグを取得
flags = arr.__array_flags__

# フラグを更新
flags["WRITEABLE"] = False

# 更新後のフラグを確認
print(flags)

この例では、__array_flags__ 属性を使用して、NumPy 配列オブジェクトの WRITEABLE フラグを更新しています。

numpy.set_flags() 関数は、NumPy 配列オブジェクトのフラグを更新するために使用できます。

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3])

# フラグを更新
np.set_flags(arr, writeable=False)

# 更新後のフラグを確認
print(arr.flags)

この例では、numpy.set_flags() 関数を使用して、NumPy 配列オブジェクトの WRITEABLE フラグを更新しています。

numpy.copyto() 関数は、NumPy 配列オブジェクトを別の配列オブジェクトにコピーするために使用できます。コピー元の配列オブジェクトのフラグもコピーされます。

import numpy as np

arr1 = np.array([1, 2, 3], writeable=False)
arr2 = np.empty_like(arr1)

# コピー
np.copyto(arr2, arr1)

# コピー先のフラグを確認
print(arr2.flags)

この例では、numpy.copyto() 関数を使用して、arr1 のフラグを arr2 にコピーしています。

これらの方法は、void PyArray_UpdateFlags() 関数よりも使いやすい場合もあります。