NumPy C-API: NPY_ARRAY_WRITEBACKIFCOPY フラグを使いこなしてパフォーマンスを向上させる

NumPy C-API: NPY_ARRAY_WRITEBACKIFCOPY 解説

NPY_ARRAY_WRITEBACKIFCOPY フラグは、ベース配列のコピーを作成する場合に、元の配列への書き込みを有効にするかどうかを制御します。

フラグが設定されていない場合:

• ベース配列のコピーを作成すると、元の配列への書き込みは許可されません。
• 書き込みが発生すると、エラーが発生します。

フラグが設定されている場合:

• 書き込みは、元の配列とコピーされた配列の両方に反映されます。

使用例

NPY_ARRAY_WRITEBACKIFCOPY フラグは、次のような状況で役立ちます。

• ベース配列とコピーされた配列の両方を同じデータで更新したい場合
• ベース配列が読み取り専用の場合
• コピーされた配列を一時的なデータとして使用する場合

例:

#include <numpy/arrayobject.h>

int main() {

  // ベース配列を作成
  int data[] = {1, 2, 3, 4, 5};
  npy_intp dims[] = {5};
  PyArrayObject *base_array = PyArray_SimpleNewFromData(1, dims, NPY_INT32, data);

  // NPY_ARRAY_WRITEBACKIFCOPY フラグを設定してコピーを作成
  PyArrayObject *copy_array = PyArray_NewFromDescr(
      PyArray_DESCR(base_array),
      PyArray_SHAPE(base_array),
      PyArray_DIMS(base_array),
      NPY_ARRAY_WRITEBACKIFCOPY,
      NULL);

  // コピーされた配列の要素を変更
  PyArray_SETITEM(copy_array, 0, PyInt_FromLong(10));

  // ベース配列とコピーされた配列の内容を確認
  printf("Base array: ");
  for (int i = 0; i < PyArray_SIZE(base_array); i++) {
    printf("%d ", PyArray_GETITEM(base_array, i));
  }
  printf("\n");

  printf("Copy array: ");
  for (int i = 0; i < PyArray_SIZE(copy_array); i++) {
    printf("%d ", PyArray_GETITEM(copy_array, i));
  }
  printf("\n");

  Py_DECREF(base_array);
  Py_DECREF(copy_array);

  return 0;
}

このコードでは、NPY_ARRAY_WRITEBACKIFCOPY フラグを使用して base_array のコピーである copy_array を作成しています。 copy_array の要素を変更すると、base_array の内容も更新されます。

注意点

NPY_ARRAY_WRITEBACKIFCOPY フラグを使用する場合は、以下の点に注意する必要があります。

• ベース配列が読み取り専用の場合、コピーされた配列への書き込みは許可されません。
• ベース配列が別の Python オブジェクトによって参照されている場合、コピーされた配列への書き込みは、参照しているオブジェクトの状態にも影響を与えます。

NPY_ARRAY_WRITEBACKIFCOPY フラグは、NumPy C-API で重要な役割を果たします。このフラグを理解することで、C 言語から NumPy 配列をより効率的に操作することができます。

NumPy C-API: NPY_ARRAY_WRITEBACKIFCOPY フラグを使用したサンプルコード

ベース配列とコピーされた配列を同じデータで更新する

#include <numpy/arrayobject.h>

int main() {

  // ベース配列を作成
  int data[] = {1, 2, 3, 4, 5};
  npy_intp dims[] = {5};
  PyArrayObject *base_array = PyArray_SimpleNewFromData(1, dims, NPY_INT32, data);

  // NPY_ARRAY_WRITEBACKIFCOPY フラグを設定してコピーを作成
  PyArrayObject *copy_array = PyArray_NewFromDescr(
      PyArray_DESCR(base_array),
      PyArray_SHAPE(base_array),
      PyArray_DIMS(base_array),
      NPY_ARRAY_WRITEBACKIFCOPY,
      NULL);

  // 両方の配列の要素を変更
  for (int i = 0; i < PyArray_SIZE(base_array); i++) {
    PyArray_SETITEM(base_array, i, PyInt_FromLong(i * 10));
    PyArray_SETITEM(copy_array, i, PyInt_FromLong(i * 100));
  }

  // 両方の配列の内容を確認
  printf("Base array: ");
  for (int i = 0; i < PyArray_SIZE(base_array); i++) {
    printf("%d ", PyArray_GETITEM(base_array, i));
  }
  printf("\n");

  printf("Copy array: ");
  for (int i = 0; i < PyArray_SIZE(copy_array); i++) {
    printf("%d ", PyArray_GETITEM(copy_array, i));
  }
  printf("\n");

  Py_DECREF(base_array);
  Py_DECREF(copy_array);

  return 0;
}

ベース配列が読み取り専用の場合

#include <numpy/arrayobject.h>

int main() {

  // 読み取り専用ベース配列を作成
  int data[] = {1, 2, 3, 4, 5};
  npy_intp dims[] = {5};
  PyArrayObject *base_array = PyArray_SimpleNewFromData(1, dims, NPY_INT32, data);
  PyArray_SetFlags(base_array, NPY_ARRAY_WRITEABLE, 0);

  // NPY_ARRAY_WRITEBACKIFCOPY フラグを設定してコピーを作成
  PyArrayObject *copy_array = PyArray_NewFromDescr(
      PyArray_DESCR(base_array),
      PyArray_SHAPE(base_array),
      PyArray_DIMS(base_array),
      NPY_ARRAY_WRITEBACKIFCOPY,
      NULL);

  // コピーされた配列の要素を変更
  PyArray_SETITEM(copy_array, 0, PyInt_FromLong(10));

  // ベース配列の内容を確認
  printf("Base array: ");
  for (int i = 0; i < PyArray_SIZE(base_array); i++) {
    printf("%d ", PyArray_GETITEM(base_array, i));
  }
  printf("\n");

  // コピーされた配列の内容を確認
  printf("Copy array: ");
  for (int i = 0; i < PyArray_SIZE(copy_array); i++) {
    printf("%d ", PyArray_GETITEM(copy_array, i));
  }
  printf("\n");

  Py_DECREF(base_array);
  Py_DECREF(copy_array);

  return 0;
}

このコードでは、NPY_ARRAY_WRITEABLE フラグを使用して base_array を読み取り専用に設定します。その後、NPY_ARRAY_WRITEBACKIFCOPY フラグを使用して base_array のコピーである copy_array を作成します。copy_array の要素を変更しても、base_array の内容は変更されません。

NPY_ARRAY_WRITEBACKIFCOPY フラグの代わりに使用できる方法

PyArray_Copy 関数は、ベース配列の完全なコピーを作成します。コピーされた配列は、元の配列とは独立したメモリ領域に保存されます。

#include <numpy/arrayobject.h>

int main() {

  // ベース配列を作成
  int data[] = {1, 2, 3, 4, 5};
  npy_intp dims[] = {5};
  PyArrayObject *base_array = PyArray_SimpleNewFromData(1, dims, NPY_INT32, data);

  // PyArray_Copy 関数を使用してコピーを作成
  PyArrayObject *copy_array = PyArray_Copy(base_array);

  // コピーされた配列の要素を変更
  PyArray_SETITEM(copy_array, 0, PyInt_FromLong(10));

  // ベース配列とコピーされた配列の内容を確認
  printf("Base array: ");
  for (int i = 0; i < PyArray_SIZE(base_array); i++) {
    printf("%d ", PyArray_GETITEM(base_array, i));
  }
  printf("\n");

  printf("Copy array: ");
  for (int i = 0; i < PyArray_SIZE(copy_array); i++) {
    printf("%d ", PyArray_GETITEM(copy_array, i));
  }
  printf("\n");

  Py_DECREF(base_array);
  Py_DECREF(copy_array);

  return 0;
}

このコードでは、PyArray_Copy 関数を使用して base_array の完全なコピーである copy_array を作成します。copy_array の要素を変更しても、base_array の内容は変更されません。

PyArray_View 関数は、ベース配列の別のビューを作成します。ビューは、元の配列と同じメモリ領域を参照しますが、異なる形状やデータ型を持つことができます。

#include <numpy/arrayobject.h>

int main() {

  // ベース配列を作成
  int data[] = {1, 2, 3, 4, 5};
  npy_intp dims[] = {5};
  PyArrayObject *base_array = PyArray_SimpleNewFromData(1, dims, NPY_INT32, data);

  // NPY_ARRAY_WRITEBACKIFCOPY フラグを設定してビューを作成
  PyArrayObject *view_array = PyArray_View(
      base_array,
      NULL,
      NULL);

  // ビューの要素を変更
  PyArray_SETITEM(view_array, 0, PyInt_FromLong(10));

  // ベース配列とビューの内容を確認
  printf("Base array: ");
  for (int i = 0; i < PyArray_SIZE(base_array); i++) {
    printf("%d ", PyArray_GETITEM(base_array, i));
  }
  printf("\n");

  printf("View array: ");
  for (int i = 0; i < PyArray_SIZE(view_array); i++) {
    printf("%d ", PyArray_GETITEM(view_array, i));
  }
  printf("\n");

  Py_DECREF(base_array);
  Py_DECREF(view_array);

  return 0;
}

このコードでは、NPY_ARRAY_WRITEBACKIFCOPY フラグを使用して base_array のビューである view_array を作成します。view_array の要素を変更すると、base_array の内容も変更されます。

__array_interface__ 属性を使用する

NumPy 配列は、__array_interface__ 属性を持ちます。この属性は、Python オブジェクトから NumPy 配列へのアクセスを提供する C 言語構造体です。

#include <numpy/arrayobject.h>

int main() {

  // ベース配列を作成
  int data[] = {1, 2, 3, 4, 5};
  npy_intp dims[] = {5};
  PyArrayObject *base_array = Py