void PyUFunc_O_O() 関数で実現するオブジェクト型入力のユニバーサル関数

NumPy C-API: void PyUFunc_O_O() 関数解説

1. 入力と出力バッファの確保: 関数は、入力と出力データを格納するためのメモリ領域を確保します。
2. 入力データの型変換: 関数は、入力オブジェクトの型を、対応する NumPy 型に変換します。
3. ユニバーサル関数の呼び出し: 関数は、指定されたユニバーサル関数を、変換された入力データを使用して呼び出します。
4. 出力データの型変換: 関数は、ユニバーサル関数によって生成された出力データを、NumPy 型から Python オブジェクト型に変換します。
5. 出力バッファの返却: 関数は、変換された出力データを格納するメモリ領域のポインタを返します。
6. エラー処理: 関数は、処理中に発生したエラーを適切に処理します。

関数パラメータ

void PyUFunc_O_O(PyObject **out, PyObject **args, int* dimensions, Py_ssize_t* steps, void* func, int* strided, PyObject **arr, int* fast);

• out: 出力オブジェクトを格納するポインタ
• args: 入力オブジェクトのリスト
• dimensions: 各入力配列の次元数を格納する配列
• steps: 各入力配列のストライドを格納する配列
• func: 実行するユニバーサル関数のポインタ
• strided: 入力配列が連続メモリに格納されているかどうかを示すフラグ
• arr: 入力配列のリスト
• fast: 入力配列が最適化されているかどうかを示すフラグ

使用例

PyObject *out;
PyObject *args[2];
int dimensions[2] = {2, 3};
Py_ssize_t steps[2] = {sizeof(float), sizeof(float) * 3};
void* func = &PyUFunc_Add;
int strided[2] = {1, 1};
PyObject *arr[2];

// 入力オブジェクトを作成
arr[0] = PyArray_SimpleNewFromData(NDARRAY_FLOAT64, dimensions, steps, data1);
arr[1] = PyArray_SimpleNewFromData(NDARRAY_FLOAT64, dimensions, steps, data2);

// 出力オブジェクトを確保
out = PyArray_SimpleNewFromData(NDARRAY_FLOAT64, dimensions, steps, NULL);

// PyUFunc_O_O() 関数を実行
PyUFunc_O_O(&out, args, dimensions, steps, func, strided, arr, fast);

// 結果を処理
// ...

// 不要になったオブジェクトを解放
Py_DECREF(arr[0]);
Py_DECREF(arr[1]);
Py_DECREF(out);

注意事項

• PyUFunc_O_O() 関数は、NumPy C-APIの一部であり、高度なプログラミング知識が必要です。
• 関数を使用する前に、NumPy C-API の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。
• 関数はメモリ管理を必要とするため、適切なメモリ管理を行う必要があります。
• 関数はエラー処理を行うため、エラー処理コードを適切に記述する必要があります。

NumPy C-API: サンプルコード集

以下、様々なタスクを実行するサンプルコードを紹介します。

NumPy配列の作成と初期化

#include <numpy/ndarray.h>

int main() {
  // 10要素のfloat型配列を作成
  npy_intp dims[] = {10};
  PyArrayObject *array = PyArray_SimpleNewFromData(NDARRAY_FLOAT64, dims, NULL, NULL);

  // 配列の要素に値を代入
  for (int i = 0; i < 10; i++) {
    ((double *)PyArray_DATA(array))[i] = i * 2.0;
  }

  // 作成した配列を表示
  PyArray_Print(array);

  // 不要になった配列を解放
  Py_DECREF(array);

  return 0;
}

2つのNumPy配列の加算

#include <numpy/ndarray.h>

int main() {
  // 2つの10要素のfloat型配列を作成
  npy_intp dims[] = {10};
  PyArrayObject *array1 = PyArray_SimpleNewFromData(NDARRAY_FLOAT64, dims, NULL, NULL);
  PyArrayObject *array2 = PyArray_SimpleNewFromData(NDARRAY_FLOAT64, dims, NULL, NULL);

  // 配列に値を代入
  for (int i = 0; i < 10; i++) {
    ((double *)PyArray_DATA(array1))[i] = i;
    ((double *)PyArray_DATA(array2))[i] = i * 2;
  }

  // 結果を格納する出力配列を作成
  PyArrayObject *result = PyArray_SimpleNew(dims, NDARRAY_FLOAT64);

  // PyUFunc_Add()を使って2つの配列を加算
  PyUFunc_Add(array1, array2, result, NULL, NULL, 0);

  // 結果を表示
  PyArray_Print(result);

  // 不要になった配列を解放
  Py_DECREF(array1);
  Py_DECREF(array2);
  Py_DECREF(result);

  return 0;
}

NumPy配列のスライシング

#include <numpy/ndarray.h>

int main() {
  // 20要素のfloat型配列を作成
  npy_intp dims[] = {20};
  PyArrayObject *array = PyArray_SimpleNewFromData(NDARRAY_FLOAT64, dims, NULL, NULL);

  // 配列に値を代入
  for (int i = 0; i < 20; i++) {
    ((double *)PyArray_DATA(array))[i] = i;
  }

  // 5番目から15番目までの要素を取り出す
  PyArrayObject *slice = (PyArrayObject *)PyArray_Slice(array, 5, 15);

  // スライスを表示
  PyArray_Print(slice);

  // 不要になった配列を解放
  Py_DECREF(array);
  Py_DECREF(slice);

  return 0;
}

NumPy配列の転置

#include <numpy/ndarray.h>

int main() {
  // 3行5列のfloat型配列を作成
  npy_intp dims[] = {3, 5};
  PyArrayObject *array = PyArray_SimpleNewFromData(NDARRAY_FLOAT64, dims, NULL, NULL);

  // 配列に値を代入
  for (int i = 0; i < 3; i++) {
    for (int j = 0; j < 5; j++) {
      ((double *)PyArray_DATA(array))[i * 5 + j] = i * j;
    }
  }

  // 転置された配列を作成
  PyArrayObject *transpose = (PyArrayObject *)PyArray_Transpose(array, NULL);

  // 転置された配列を表示
  PyArray_Print(transpose);

  // 不要になった配列を解放

高度な数学演算

• 行列積
• フーリエ変換
• 固有値・固有ベクトル計算

画像処理

• 画像の読み込みと書き込み
• 画像の回転・拡大・縮小
• フィルタ処理

機械学習

• 線形回帰
• サポートベクターマシン
• ニューラルネットワーク

これらのタスクを実行するには、より高度な NumPy C-API 関数や、NumPy と連携する C ライブラリを使用する必要があります。

• NumPy 関連書籍:
  • "Pythonによる科学計算入門 NumPyとSciPyでデータ解析"
  • "NumPy for Python Scientists"

NumPy C-API は、習得に時間と労力が必要ですが、習得すれば NumPy の機能を最大限に活用することができます。

何か具体的なタスクについて知りたいことがあれば、遠慮なく聞いてください。