NumPy C-API: PyArray_ContiguousFromAny() 関数の詳細解説
NumPy C-API: PyObject *PyArray_ContiguousFromAny() 関数の詳細解説
PyObject *PyArray_ContiguousFromAny()
関数は、NumPy C-API の一部であり、任意の Python オブジェクトからメモリ上連続した NumPy 配列を作成します。これは、効率的な処理や C 言語との相互作用が必要な場合に役立ちます。
この関数の利点
- メモリ上の連続性: 作成された NumPy 配列は、メモリ上連続して配置されます。これは、多くの C 言語ライブラリと互換性があり、処理速度を向上させることができます。
- 柔軟性: 任意の Python オブジェクトから NumPy 配列を作成できます。これは、NumPy 配列に変換したいデータ形式が事前に定義されていない場合に役立ちます。
- パフォーマンス: この関数は C 言語で実装されているため、Python コードで NumPy 配列を作成するよりも高速に動作します。
この関数の使い方
PyArray_ContiguousFromAny()
関数は、以下の引数を受け取ります。
obj
: 変換したい Python オブジェクトtypecode
: 作成したい NumPy 配列のデータ型out
: 出力 NumPy 配列へのポインタflags
: オプションフラグ
例
#include <Python.h>
#include <numpy/arrayobject.h>
int main() {
// Python オブジェクト
PyObject *obj = PyList_New(3);
PyList_SetItem(obj, 0, PyInt_FromLong(1));
PyList_SetItem(obj, 1, PyFloat_FromDouble(2.5));
PyList_SetItem(obj, 2, PyComplex_FromDoubles(3.14, 1.59));
// NumPy 配列へのポインタ
PyArrayObject *arr;
// メモリ上連続した NumPy 配列を作成
PyArray_ContiguousFromAny(obj, NPY_COMPLEX128, &arr, 0);
// NumPy 配列の要素にアクセス
for (int i = 0; i < PyArray_SIZE(arr); i++) {
Py_complex c = *(Py_complex *)PyArray_GETPTR1(arr, i);
printf("(%f, %f)\n", c.real, c.imag);
}
// NumPy 配列を解放
Py_DECREF(arr);
// Python オブジェクトを解放
Py_DECREF(obj);
return 0;
}
この例では、Python リストからメモリ上連続した複素数 NumPy 配列を作成します。
注意事項
PyArray_ContiguousFromAny()
関数は、入力オブジェクトが NumPy 配列ではない場合、エラーが発生する可能性があります。- 入力オブジェクトが読み取り専用の場合、この関数はエラーが発生する可能性があります。
- 出力 NumPy 配列は、明示的に解放する必要があります。
関連キーワード
- NumPy
- C-API
- メモリ連続
- Python
- C 言語
NumPy C-API: PyArray_ContiguousFromAny() 関数のサンプルコード
#include <Python.h>
#include <numpy/arrayobject.h>
int main() {
// Python リスト
PyObject *obj = PyList_New(3);
PyList_SetItem(obj, 0, PyInt_FromLong(1));
PyList_SetItem(obj, 1, PyFloat_FromDouble(2.5));
PyList_SetItem(obj, 2, PyComplex_FromDoubles(3.14, 1.59));
// NumPy 配列へのポインタ
PyArrayObject *arr;
// メモリ上連続した NumPy 配列を作成
PyArray_ContiguousFromAny(obj, NPY_COMPLEX128, &arr, 0);
// NumPy 配列の要素にアクセス
for (int i = 0; i < PyArray_SIZE(arr); i++) {
Py_complex c = *(Py_complex *)PyArray_GETPTR1(arr, i);
printf("(%f, %f)\n", c.real, c.imag);
}
// NumPy 配列を解放
Py_DECREF(arr);
// Python オブジェクトを解放
Py_DECREF(obj);
return 0;
}
NumPy 配列から別のデータ型の NumPy 配列を作成する
#include <Python.h>
#include <numpy/arrayobject.h>
int main() {
// 入力 NumPy 配列
PyArrayObject *in_arr = PyArray_arange(10, NPY_INT32);
// 出力 NumPy 配列へのポインタ
PyArrayObject *out_arr;
// 浮動小数点型の NumPy 配列を作成
PyArray_ContiguousFromAny((PyObject *)in_arr, NPY_FLOAT64, &out_arr, 0);
// 出力 NumPy 配列の要素にアクセス
for (int i = 0; i < PyArray_SIZE(out_arr); i++) {
double d = *(double *)PyArray_GETPTR1(out_arr, i);
printf("%f\n", d);
}
// NumPy 配列を解放
Py_DECREF(in_arr);
Py_DECREF(out_arr);
return 0;
}
構造体を含む Python オブジェクトから NumPy 配列を作成する
#include <Python.h>
#include <numpy/arrayobject.h>
typedef struct {
int x;
float y;
} MyStruct;
int main() {
// Python オブジェクト
PyObject *obj = PyTuple_New(2);
PyTuple_SetItem(obj, 0, PyInt_FromLong(1));
PyTuple_SetItem(obj, 1, PyFloat_FromDouble(2.5));
// 構造体を含む NumPy 配列へのポインタ
PyArrayObject *arr;
// 構造体を含むメモリ上連続した NumPy 配列を作成
PyArray_ContiguousFromAny(obj, NPY_FLOAT32, &arr, NPY_ARRAY_ALIGNED);
// NumPy 配列の要素にアクセス
for (int i = 0; i < PyArray_SIZE(arr); i++) {
MyStruct s = *(MyStruct *)PyArray_GETPTR1(arr, i);
printf("(%d, %f)\n", s.x, s.y);
}
// NumPy 配列を解放
Py_DECREF(arr);
// Python オブジェクトを解放
Py_DECREF(obj);
return 0;
}
flags オプションの使用
#include <Python.h>
#include <numpy/arrayobject.h>
int main() {
// Python リスト
PyObject *obj = PyList_New(3);
PyList_SetItem(obj, 0, PyInt_FromLong(1));
PyList_SetItem(obj, 1, PyFloat_FromDouble(2.5));
PyList_SetItem(obj, 2, PyComplex_FromDoubles(3.14, 1.59));
// NumPy
NumPy C-API: PyArray_ContiguousFromAny() 関数の代替方法
np.asarray() 関数を使用する
NumPy の np.asarray()
関数は、任意の Python オブジェクトを NumPy 配列に変換します。デフォルトでは、メモリ上連続した配列が作成されます。
import numpy as np
# Python リスト
obj = [1, 2.5, (3.14, 1.59)]
# メモリ上連続した NumPy 配列
arr = np.asarray(obj)
print(arr)
# [[1. 2.5 (3.14 1.59)]]
np.frombuffer() 関数を使用する
NumPy の np.frombuffer()
関数は、バッファオブジェクトから NumPy 配列を作成します。
import numpy as np
# バッファオブジェクト
buffer = bytes([1, 2, 3, 4])
# メモリ上連続した NumPy 配列
arr = np.frombuffer(buffer, dtype=np.uint8)
print(arr)
# [1 2 3 4]
ctypes
モジュールを使用して、C 言語のデータ型と Python オブジェクトの間で相互変換できます。
import ctypes
# Python リスト
obj = [1, 2.5, (3.14, 1.59)]
# C 言語の構造体
struct = ctypes.Structure("MyStruct", [("x", ctypes.c_int), ("y", ctypes.c_float)])
# メモリ上連続した NumPy 配列
arr = np.ctypeslib.as_array(ctypes.pointer(struct * len(obj)), shape=(len(obj),))
for i in range(len(obj)):
arr[i].x = obj[i][0]
arr[i].y = obj[i][1]
print(arr)
# [[1. 2.5 (3.14 1.59)]]
それぞれの方法の比較
方法 | 利点 | 欠点 |
---|---|---|
PyArray_ContiguousFromAny() | 柔軟性 | C 言語の知識が必要 |
np.asarray() | 使いやすい | 常にメモリ上連続した配列が作成されるとは限らない |
np.frombuffer() | バッファオブジェクトから直接 NumPy 配列を作成できる | バッファオブジェクトの準備が必要 |
ctypes モジュール | 複雑なデータ構造にも対応できる | コードが複雑になる |
PyArray_ContiguousFromAny()
関数は、メモリ上連続した NumPy 配列を作成する強力なツールですが、C 言語の知識が必要となります。より簡単な方法としては、np.asarray()
関数を使用することをおすすめします。
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