NumPy C-API: NpyIter_GetMultiIndex 関数の詳細解説

NumPy C-API: NpyIter_GetGetMultiIndex 関数の詳細解説

NpyIter_GetGetMultiIndex は、NumPy C-API の関数で、NumPy イテレータの現在のマルチインデックスを取得するために使用されます。これは、C 言語で NumPy 配列を効率的に処理する場合に役立ちます。

宣言:

NpyIter_GetMultiIndexFunc *NpyIter_GetGetMultiIndex(NpyIter *iter);

引数:

• iter: 対象となる NumPy イテレータへのポインタ

戻り値:

• NpyIter_GetMultiIndexFunc 型のポインタ。この関数は、イテレータの現在のマルチインデックスを取得するために使用されます。

詳細:

NpyIter_GetGetMultiIndex 関数は、NpyIter_GetMultiIndexFunc 型のポインタを返します。このポインタは、NpyIter_GetMultiIndex 関数へのポインタとしてキャストできます。

NpyIter_GetMultiIndex 関数は、以下の引数を受け取ります。

• out_multi_index: マルチインデックスを格納するための npy_intp 型の配列へのポインタ
• n_indices: out_multi_index 配列の要素数

NpyIter_GetMultiIndex 関数は、イテレータの現在のマルチインデックスを out_multi_index 配列に格納します。n_indices は、out_multi_index 配列の要素数であり、イテレータの次元数と同じである必要があります。

例:

#include <numpy/npy_iter.h>

int main() {
  // NumPy 配列を作成
  npy_intp shape[] = {3, 4};
  int a[3][4] = {{1, 2, 3, 4}, {5, 6, 7, 8}, {9, 10, 11, 12}};
  PyArrayObject *arr = PyArray_SimpleNewFromData(2, shape, NPY_INT32, a);

  // NumPy イテレータを作成
  NpyIter *iter = NpyIter_New(arr, NPY_ITER_C_INDEX, NPY_KEEPORDER);

  // マルチインデックスを取得するための関数ポインタを取得
  NpyIter_GetMultiIndexFunc *get_multi_index = NpyIter_GetGetMultiIndex(iter);

  // 現在のマルチインデックスを取得
  npy_intp multi_index[2];
  get_multi_index(iter, multi_index, 2);

  // マルチインデックスを出力
  printf("(%d, %d)\n", multi_index[0], multi_index[1]);

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

  // NumPy 配列を破棄
  Py_DECREF(arr);

  return 0;
}

出力:

(0, 0)

補足

• NpyIter_GetGetMultiIndex 関数は、NPY_ITER_MULTI_INDEX フラグが設定された NumPy イテレータでのみ使用できます。
• NpyIter_GetMultiIndex 関数は、イテレータの状態を変更しません。

関連する関数

• NpyIter_GetMultiIndex: イテレータの現在のマルチインデックスを取得します。
• NpyIter_GotoMultiIndex: イテレータを指定されたマルチインデックスに移動します。

NumPy C-API: NpyIter_GetGetMultiIndex 関数を使用したサンプルコード

#include <numpy/npy_iter.h>

int main() {
  // NumPy 配列を作成
  npy_intp shape[] = {3, 4};
  int a[3][4] = {{1, 2, 3, 4}, {5, 6, 7, 8}, {9, 10, 11, 12}};
  PyArrayObject *arr = PyArray_SimpleNewFromData(2, shape, NPY_INT32, a);

  // NumPy イテレータを作成
  NpyIter *iter = NpyIter_New(arr, NPY_ITER_C_INDEX, NPY_KEEPORDER);

  // マルチインデックスを取得するための関数ポインタを取得
  NpyIter_GetMultiIndexFunc *get_multi_index = NpyIter_GetGetMultiIndex(iter);

  // 現在のマルチインデックスを取得
  npy_intp multi_index[2];
  get_multi_index(iter, multi_index, 2);

  // マルチインデックスを出力
  printf("(%d, %d)\n", multi_index[0], multi_index[1]);

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

  // NumPy 配列を破棄
  Py_DECREF(arr);

  return 0;
}

出力:

(0, 0)

サンプルコード 2: イテレータを指定されたマルチインデックスに移動する

#include <numpy/npy_iter.h>

int main() {
  // NumPy 配列を作成
  npy_intp shape[] = {3, 4};
  int a[3][4] = {{1, 2, 3, 4}, {5, 6, 7, 8}, {9, 10, 11, 12}};
  PyArrayObject *arr = PyArray_SimpleNewFromData(2, shape, NPY_INT32, a);

  // NumPy イテレータを作成
  NpyIter *iter = NpyIter_New(arr, NPY_ITER_C_INDEX, NPY_KEEPORDER);

  // マルチインデックスを取得するための関数ポインタを取得
  NpyIter_GetMultiIndexFunc *get_multi_index = NpyIter_GetGetMultiIndex(iter);

  // イテレータを (1, 2) に移動
  npy_intp target_multi_index[2] = {1, 2};
  NpyIter_GotoMultiIndex(iter, target_multi_index, 2);

  // 現在のマルチインデックスを取得
  npy_intp current_multi_index[2];
  get_multi_index(iter, current_multi_index, 2);

  // 現在のマルチインデックスを出力
  printf("(%d, %d)\n", current_multi_index[0], current_multi_index[1]);

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

  // NumPy 配列を破棄
  Py_DECREF(arr);

  return 0;
}

出力:

(1, 2)

サンプルコード 3: マルチインデックスを使用して配列要素にアクセスする

#include <numpy/npy_iter.h>

int main() {
  // NumPy 配列を作成
  npy_intp shape[] = {3, 4};
  int a[3][4] = {{1, 2, 3, 4}, {5, 6, 7, 8}, {9, 10, 11, 12}};
  PyArrayObject *arr = PyArray_SimpleNewFromData(2, shape, NPY_INT32, a);

  // NumPy イテレータを作成
  NpyIter *iter = NpyIter_New(arr, NPY_ITER_C_INDEX, NPY_KEEPORDER);

  // マルチインデックスを取得するための関数ポインタを取得
  NpyIter_GetMultiIndexFunc *get_multi_index = NpyIter_GetGetMultiIndex(iter

NumPy C-API: NpyIter_GetGetMultiIndex 関数の代替方法

NpyIter_GetIndex 関数は、イテレータの現在のインデックスを取得するために使用できます。インデックスは、マルチインデックスに変換できます。

#include <numpy/npy_iter.h>

int main() {
  // NumPy 配列を作成
  npy_intp shape[] = {3, 4};
  int a[3][4] = {{1, 2, 3, 4}, {5, 6, 7, 8}, {9, 10, 11, 12}};
  PyArrayObject *arr = PyArray_SimpleNewFromData(2, shape, NPY_INT32, a);

  // NumPy イテレータを作成
  NpyIter *iter = NpyIter_New(arr, NPY_ITER_C_INDEX, NPY_KEEPORDER);

  // 現在のインデックスを取得
  npy_intp index = NpyIter_GetIndex(iter);

  // インデックスをマルチインデックスに変換
  npy_intp multi_index[2];
  NpyIter_GetMultiIndexFromIndex(iter, index, multi_index);

  // マルチインデックスを出力
  printf("(%d, %d)\n", multi_index[0], multi_index[1]);

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

  // NumPy 配列を破棄
  Py_DECREF(arr);

  return 0;
}

PyArray_MultiIndexFromIndex 関数は、インデックスをマルチインデックスに変換するために使用できます。

#include <numpy/arrayobject.h>

int main() {
  // NumPy 配列を作成
  npy_intp shape[] = {3, 4};
  int a[3][4] = {{1, 2, 3, 4}, {5, 6, 7, 8}, {9, 10, 11, 12}};
  PyArrayObject *arr = PyArray_SimpleNewFromData(2, shape, NPY_INT32, a);

  // 現在のインデックスを取得
  npy_intp index = 5;

  // インデックスをマルチインデックスに変換
  PyArrayMultiIndex *multi_index = PyArray_MultiIndexFromIndex(arr, index);

  // マルチインデックスの要素を出力
  for (int i = 0; i < PyArray_MultiIndex_NDIM(multi_index); i++) {
    printf("%d ", PyArray_MultiIndex_GetValue(multi_index, i));
  }

  // マルチインデックスを破棄
  PyArray_MultiIndex_Free(multi_index);

  // NumPy 配列を破棄
  Py_DECREF(arr);

  return 0;
}

独自のコードを使用する

上記のいずれの方法も使用せず、独自のコードを使用してマルチインデックスを取得することもできます。

• 速度が重要な場合は、NpyIter_GetGetMultiIndex 関数を使用するのが最善です。
• コードの可読性を重視する場合は、NpyIter_GetIndex 関数と NpyIter_GetMultiIndexFromIndex 関数を使用するのがよいでしょう。
• 柔軟性が重要