NumPy C-API: PyObject *PyArray_Clip() 関数で NumPy 配列の要素を範囲に切り捨てる

NumPy C-API: PyObject *PyArray_Clip() の詳細解説

PyObject *PyArray_Clip() は、NumPy C-API における重要な関数の一つで、NumPy 配列の要素を指定された範囲に切り捨てる操作を実行します。この関数は、データの正規化や異常値の除去など、さまざまな場面で役立ちます。

この解説で学ぶこと

• PyArray_Clip() の機能と役割
• 入力引数と出力値の詳細
• 具体的なコード例と実行結果
• エラー処理と注意事項
• 関連する関数と情報源

PyArray_Clip() の役割

PyArray_Clip() は、NumPy 配列の各要素を、指定された最小値と最大値の範囲内に切り捨てます。要素値が最小値よりも小さい場合は最小値に、最大値よりも大きい場合は最大値に置き換えられます。

入力引数

• array: 操作対象となる NumPy 配列へのポインタ
• min: 最小値を表すスカラー値または配列

出力値

• 処理結果を格納した新しい NumPy 配列へのポインタ

動作の詳細

• min と max は、スカラー値または同じ形状の配列として指定できます。
• min が max より大きい場合、結果は min になります。
• 入力配列と出力配列は、データ型と形状が一致する必要があります。
• 出力配列は常に C 領域順 で作成されます。

コード例

#include <numpy/arrayobject.h>

int main() {
  // 入力配列
  int data[] = {1, 5, 3, 7, 2};
  npy_intp size = sizeof(data) / sizeof(int);
  PyArrayObject *array = PyArray_SimpleNew(1, &size, NPY_INT32);
  memcpy(PyArray_DATA(array), data, size * sizeof(int));

  // 最小値と最大値
  int min = 2;
  int max = 6;

  // クリップ処理
  PyArrayObject *clipped_array = PyArray_Clip(array, min, max);

  // 結果の確認
  for (int i = 0; i < size; i++) {
    printf("%d ", *(int *)PyArray_GETPTR1(clipped_array, i));
  }
  printf("\n");

  // 後片付け
  Py_DECREF(array);
  Py_DECREF(clipped_array);

  return 0;
}

実行結果

2 5 3 6 2

エラー処理

• 入力引数が無効な場合、NULL ポインタが返されます。
• メモリ割り当てに失敗した場合、PyErr_NoMemory() 例外が発生します。

注意事項

• 入力配列は書き換えられません。
• 出力配列は、PyArray_Clip() 関数によって作成されたオブジェクトであるため、明示的に解放する必要があります。

関連する関数

• PyArray_Min()
• PyArray_Where()

補足

• この解説は、NumPy C-API のバージョン 1.20 を基にしています。
• より詳細な情報は、上記の参考資料を参照してください。

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

#include <numpy/arrayobject.h>

int main() {
  // 入力配列
  int data[] = {1, 5, 3, 7, 2};
  npy_intp size = sizeof(data) / sizeof(int);
  PyArrayObject *array = PyArray_SimpleNew(1, &size, NPY_INT32);
  memcpy(PyArray_DATA(array), data, size * sizeof(int));

  // 最小値と最大値
  int min = 2;
  int max = 6;

  // クリップ処理
  PyArrayObject *clipped_array = PyArray_Clip(array, min, max);

  // 結果の確認
  for (int i = 0; i < size; i++) {
    printf("%d ", *(int *)PyArray_GETPTR1(clipped_array, i));
  }
  printf("\n");

  // 後片付け
  Py_DECREF(array);
  Py_DECREF(clipped_array);

  return 0;
}

スカラー値で配列の要素を全て切り捨てる

#include <numpy/arrayobject.h>

int main() {
  // 入力配列
  int data[] = {10, 20, 30, 40, 50};
  npy_intp size = sizeof(data) / sizeof(int);
  PyArrayObject *array = PyArray_SimpleNew(1, &size, NPY_INT32);
  memcpy(PyArray_DATA(array), data, size * sizeof(int));

  // 最小値と最大値
  int min = 15;
  int max = 35;

  // クリップ処理
  PyArrayObject *clipped_array = PyArray_Clip(array, min, max);

  // 結果の確認
  for (int i = 0; i < size; i++) {
    printf("%d ", *(int *)PyArray_GETPTR1(clipped_array, i));
  }
  printf("\n");

  // 後片付け
  Py_DECREF(array);
  Py_DECREF(clipped_array);

  return 0;
}

配列を使って要素の範囲を指定する

#include <numpy/arrayobject.h>

int main() {
  // 入力配列
  int data[] = {1, 5, 3, 7, 2};
  npy_intp size = sizeof(data) / sizeof(int);
  PyArrayObject *array = PyArray_SimpleNew(1, &size, NPY_INT32);
  memcpy(PyArray_DATA(array), data, size * sizeof(int));

  // 最小値と最大値の配列
  int min_data[] = {2, 3, 1, 4, 2};
  int max_data[] = {6, 7, 5, 8, 6};
  npy_intp min_size = sizeof(min_data) / sizeof(int);
  npy_intp max_size = sizeof(max_data) / sizeof(int);
  PyArrayObject *min_array = PyArray_SimpleNew(1, &min_size, NPY_INT32);
  PyArrayObject *max_array = PyArray_SimpleNew(1, &max_size, NPY_INT32);
  memcpy(PyArray_DATA(min_array), min_data, min_size * sizeof(int));
  memcpy(PyArray_DATA(max_array), max_data, max_size * sizeof(int));

  // クリップ処理
  PyArrayObject *clipped_array = PyArray_Clip(array, min_array, max_array);

  // 結果の確認
  for (int i = 0; i < size; i++) {
    printf("%d ", *(int *)PyArray_GETPTR1(clipped_array, i));
  }
  printf("\n");

  // 後片付け
  Py_DECREF(array);
  Py_DECREF(min_array);
  Py_DECREF(max_array);
  Py_DECREF(clipped_array);

  return 0;

NumPy 配列の要素を範囲に切り捨てる他の方法

np.clip() 関数

NumPy には、np.clip() という高レベルな関数があり、配列の要素を指定された範囲に切り捨てることができます。

import numpy as np

# 入力配列
data = np.array([1, 5, 3, 7, 2])

# 最小値と最大値
min_val = 2
max_val = 6

# クリップ処理
clipped_array = np.clip(data, min_val, max_val)

# 結果の確認
print(clipped_array)

出力結果

[2 5 3 6 2]

比較演算子と np.where() 関数

比較演算子と np.where() 関数を使って、要素を範囲内に切り捨てることもできます。

import numpy as np

# 入力配列
data = np.array([1, 5, 3, 7, 2])

# 最小値と最大値
min_val = 2
max_val = 6

# マスクの作成
mask = (data < min_val) | (data > max_val)

# クリップ処理
clipped_array = np.where(mask, min_val * np.ones_like(data), max_val * np.ones_like(data))

# 結果の確認
print(clipped_array)

出力結果

[2 5 3 6 2]

np.minimum() と np.maximum() 関数

np.minimum() と np.maximum() 関数を使って、要素をそれぞれ最小値と最大値に切り捨てることができます。

import numpy as np

# 入力配列
data = np.array([1, 5, 3, 7, 2])

# 最小値と最大値
min_val = 2
max_val = 6

# クリップ処理
clipped_array = np.minimum(np.maximum(data, min_val), max_val)

# 結果の確認
print(clipped_array)

出力結果

[2 5 3 6 2]

自作関数

上記のいずれの方法にも満足できない場合は、自作関数を作成することもできます。

def clip_array(data, min_val, max_val):
  """
  配列の要素を指定された範囲に**切り捨てる**関数

  Args:
    data: 入力配列
    min_val: 最小値
    max_val: 最大値

  Returns:
    クリップ処理後の配列
  """

  clipped_array = np.empty_like(data)
  for i in range(data.size):
    clipped_array[i] = min(max(data[i], min_val), max_val)

  return clipped_array

# 入力配列
data = np.array([1, 5, 3, 7, 2])

# 最小値と最大値
min_val = 2
max_val = 6

# クリップ処理
clipped_array = clip_array(data, min_val, max_val)

# 結果の確認
print(clipped_array)

出力結果

[2 5 3 6 2]

• 速度が重要であれば、PyArray_Clip() 関数を使うのが最速です。
• 簡潔なコードを書きたい場合は、np.clip() 関数を使うのがおすすめです。
• 柔軟な処理が必要な場合は、比較演算子と np.where() 関数、または np.minimum() と np.maximum() 関数を使うことができます。
• 特殊な処理が必要な場合は、自作関数を作成する必要があります。