NumPy C-API: PyArray_BroadcastToShape() 関数詳解
NumPy C-API: PyObject *PyArray_BroadcastToShape() 関数解説
関数概要
PyObject *PyArray_BroadcastToShape(PyArrayObject *array, npy_intp *newshape, int ndims);
- array: ブロードキャストされる配列
- newshape: ブロードキャスト後の形状を指定する配列
- ndims:
newshape
の要素数
動作
PyArray_BroadcastToShape()
は、以下の手順で動作します。
array
とnewshape
の形状が互換性があるかどうかをチェックします。- 互換性がない場合は、エラーが発生します。
- 互換性がある場合は、新しい配列が作成されます。
- 新しい配列は、
array
の要素をnewshape
に沿ってブロードキャストします。 - 新しい配列へのポインタが返されます。
例
#include <numpy/arrayobject.h>
int main() {
// 配列の作成
PyArrayObject *array = PyArray_Zeros(2, PyArray_INT32);
// ブロードキャスト後の形状
npy_intp newshape[] = {3, 2};
// ブロードキャスト
PyArrayObject *broadcast_array = PyArray_BroadcastToShape(array, newshape, 2);
// ブロードキャスト後の配列の内容
for (int i = 0; i < 3; i++) {
for (int j = 0; j < 2; j++) {
printf("%d ", *(int *)PyArray_GETPTR2(broadcast_array, i, j));
}
printf("\n");
}
// メモリ解放
Py_DECREF(array);
Py_DECREF(broadcast_array);
return 0;
}
この例では、array
は形状 (2,)
のゼロ配列です。newshape
は形状 (3, 2)
を指定します。PyArray_BroadcastToShape()
は、array
を (3, 2)
にブロードキャストし、新しい配列 broadcast_array
を返します。broadcast_array
は以下の内容になります。
0 0
0 0
0 0
ブロードキャストルール
PyArray_BroadcastToShape()
は、以下のブロードキャストルールに従います。
- 配列の各次元は、ブロードキャスト後の形状の対応する次元と同じか、1 でなければなりません。
- 1 の次元は、ブロードキャスト後の形状の対応する次元と同じ長さに拡張されます。
PyArray_BroadcastToShape()
関数に関する詳細は、NumPy の公式ドキュメントを参照してください。
補足
PyArray_BroadcastToShape()
は、NumPy の C-API の関数なので、Python コードから直接呼び出すことはできません。C 言語で記述されたコードから呼び出す必要があります。PyArray_BroadcastToShape()
は、新しい配列を作成します。元の配列は変更されません。PyArray_BroadcastToShape()
は、参照カウントを増加させます。使用後はPy_DECREF()
で参照カウントを減らす必要があります。
関連関数
PyArray_Newshape()
:形状を変更せずに、新しい配列を作成します。
NumPy C-API は、NumPy の内部処理にアクセスするための低レベルなインターフェースです。C 言語に慣れていない場合は、NumPy の Python インターフェースを使用することをお勧めします。
NumPy C-API: PyArray_BroadcastToShape() 関数サンプルコード
単純なブロードキャスト
#include <numpy/arrayobject.h>
int main() {
// 配列の作成
PyArrayObject *array = PyArray_Zeros(2, PyArray_INT32);
// ブロードキャスト後の形状
npy_intp newshape[] = {3, 2};
// ブロードキャスト
PyArrayObject *broadcast_array = PyArray_BroadcastToShape(array, newshape, 2);
// ブロードキャスト後の配列の内容
for (int i = 0; i < 3; i++) {
for (int j = 0; j < 2; j++) {
printf("%d ", *(int *)PyArray_GETPTR2(broadcast_array, i, j));
}
printf("\n");
}
// メモリ解放
Py_DECREF(array);
Py_DECREF(broadcast_array);
return 0;
}
スカラー値のブロードキャスト
#include <numpy/arrayobject.h>
int main() {
// スカラー値
int value = 5;
// ブロードキャスト後の形状
npy_intp newshape[] = {3, 2};
// スカラー値を配列に変換
PyArrayObject *scalar_array = PyArray_Scalar(value, PyArray_INT32);
// ブロードキャスト
PyArrayObject *broadcast_array = PyArray_BroadcastToShape(scalar_array, newshape, 2);
// ブロードキャスト後の配列の内容
for (int i = 0; i < 3; i++) {
for (int j = 0; j < 2; j++) {
printf("%d ", *(int *)PyArray_GETPTR2(broadcast_array, i, j));
}
printf("\n");
}
// メモリ解放
Py_DECREF(scalar_array);
Py_DECREF(broadcast_array);
return 0;
}
このコードは、スカラー値 5
を (3, 2)
にブロードキャストします。
高次元配列のブロードキャスト
#include <numpy/arrayobject.h>
int main() {
// 配列の作成
npy_intp dims[] = {2, 3, 4};
PyArrayObject *array = PyArray_Zeros(3, PyArray_INT32, dims);
// ブロードキャスト後の形状
npy_intp newshape[] = {2, 3, 1, 4};
// ブロードキャスト
PyArrayObject *broadcast_array = PyArray_BroadcastToShape(array, newshape, 4);
// ブロードキャスト後の配列の内容
for (int i = 0; i < 2; i++) {
for (int j = 0; j < 3; j++) {
for (int k = 0; k < 1; k++) {
for (int l = 0; l < 4; l++) {
printf("%d ", *(int *)PyArray_GETPTR4(broadcast_array, i, j, k, l));
}
printf("\n");
}
}
}
// メモリ解放
Py_DECREF(array);
Py_DECREF(broadcast_array);
return 0;
}
このコードは、(2, 3, 4)
形状のゼロ配列を (2, 3, 1, 4)
にブロードキャストします。
ブロードキャストエラー
#include <numpy/arrayobject.h>
int main() {
// 配列の作成
PyArrayObject *array = PyArray_Zeros(2, PyArray_INT32);
// ブロードキャスト後の形状
npy_intp newshape[] = {3, 3};
// ブロードキャスト (エラー発生)
PyArrayObject *broadcast_array = PyArray_BroadcastToShape(array, newshape, 2);
// エラー処理
NumPy 配列のブロードキャストを行う方法
PyArray_BroadcastToShape()
関数は、NumPy C-API の関数で、与えられた配列を指定された形状にブロードキャストします。
PyObject *PyArray_BroadcastToShape(PyArrayObject *array, npy_intp *newshape, int ndims);
詳細は、NumPy C-API: PyObject *PyArray_BroadcastToShape()
関数解説: #numPy-c-api-PyObject-PyArray_BroadcastToShape-関数解説 を参照してください。
np.broadcast()
関数は、NumPy の Python インターフェースの関数で、複数の配列をブロードキャストします。
np.broadcast(*arrays)
- arrays: ブロードキャストされる配列のリスト
詳細は、NumPy: np.broadcast()
関数: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.broadcast.html を参照してください。
np.newaxis
を使って、配列の特定の次元を拡張できます。
array = np.array([1, 2, 3])
# (3,) -> (3, 1)
broadcast_array = array[:, np.newaxis]
# (3,) -> (1, 3)
broadcast_array = array[np.newaxis, :]
詳細は、NumPy: np.newaxis
: [無効な URL を削除しました] を参照してください。
スカラー値は、ブロードキャストによって任意の形状の配列に変換できます。
# スカラー値
value = 5
# (3, 2)
broadcast_array = np.full((3, 2), value)
# (3, 2)
broadcast_array = np.ones((3, 2)) * value
その他
上記以外にも、NumPy 配列のブロードキャストを行う方法はいくつかあります。詳細は、NumPy の公式ドキュメントを参照してください。
- C 言語で NumPy を使用している場合は、
PyArray_BroadcastToShape()
関数を使うのが最も効率的です。 - Python コードで NumPy を使用している場合は、
np.broadcast()
関数を使うのが最も簡単です。 - 特定の次元のみをブロードキャストしたい場合は、
np.newaxis
を使うのが便利です。
NumPy 配列のブロードキャストは、さまざまな方法で行うことができます。状況に合わせて適切な方法を選択してください。
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