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

NumPy C-API: char **NpyIter_GetDataPtrArray() 関数解説

この関数は、NumPy 配列を効率的に処理する必要がある場合や、NumPy の内部構造をより深く理解したい場合に役立ちます。

関数の概要

char **NpyIter_GetDataPtrArray() 関数は、以下の情報を引数として受け取り、NumPy イテレータの各項目のデータポインタへのポインタを返します。

• nitr: NumPy イテレータ
• out: データポインタ格納用配列
• err: エラー情報格納用変数

返値:

• 成功: 各項目のデータポインタへのポインタ
• 失敗: NULL

型:

char **NpyIter_GetDataPtrArray(NpyIter *nitr, char **out,
                                NpyErr *err);

引数詳細

1 nitr

NumPy イテレータは、NumPy 配列を効率的に処理するための構造体です。NpyIter_New() 関数を使って作成できます。

2 out

out は、各項目のデータポインタを格納するための事前に確保された配列です。配列のサイズは、NpyIter_GetIterSize() 関数を使って取得できます。

3 err

err は、エラー情報格納用の NpyErr 型変数です。エラーが発生した場合は、この変数にエラー情報が格納されます。

使用例

#include <numpy/npy_iter.h>

int main() {
  // NumPy 配列を作成
  npy_intp shape[] = {3, 2};
  int data[] = {1, 2, 3, 4, 5, 6};
  PyArrayObject *array = PyArray_SimpleNewFromData(2, shape, NPY_INT32, data);

  // NumPy イテレータを作成
  NpyIter *iter = NpyIter_New(array, NPY_ITER_READONLY, NPY_KEEPORDER, NULL);

  // データポインタを取得
  char **data_ptrs;
  NpyIter_GetDataPtrArray(iter, &data_ptrs, NULL);

  // データポインタを使って処理
  for (int i = 0; i < NpyIter_GetIterSize(iter); i++) {
    printf("%d\n", *(int *)data_ptrs[i]);
  }

  // NumPy イテレータを解放
  NpyIter_Dealloc(iter);

  // NumPy 配列を解放
  Py_DECREF(array);

  return 0;
}

この例では、NpyIter_GetDataPtrArray() 関数を使って、NumPy 配列の各項目のデータポインタを取得し、その値を出力しています。

注意事項

• NpyIter_GetDataPtrArray() 関数は、NumPy C-API の詳細な知識が必要となります。
• データポインタは、NumPy イテレータの有効期間のみ有効です。
• データポインタを直接変更すると、NumPy 配列の状態が壊れる可能性があります。

補足

NumPy C-API は、NumPy 配列を効率的に処理するための強力なツールです。NpyIter_GetDataPtrArray() 関数は、その中でも重要な関数の一つです。

この関数を使うことで、NumPy 配列の各項目に直接アクセスすることができ、様々な処理を行うことができます。

ただし、この関数は高度な機能であり、使い方を誤ると予期せぬ結果になる可能性があります。

NumPy C-API を使う場合は、事前にドキュメントをよく読んで理解しておくことが重要です。

NumPy C-API: NpyIter_GetDataPtrArray() 関数サンプルコード

以下のサンプルコードは、NpyIter_GetDataPtrArray() 関数の使い方を示しています。

例1：NumPy 配列の各項目の値を出力する

#include <numpy/npy_iter.h>

int main() {
  // NumPy 配列を作成
  npy_intp shape[] = {3, 2};
  int data[] = {1, 2, 3, 4, 5, 6};
  PyArrayObject *array = PyArray_SimpleNewFromData(2, shape, NPY_INT32, data);

  // NumPy イテレータを作成
  NpyIter *iter = NpyIter_New(array, NPY_ITER_READONLY, NPY_KEEPORDER, NULL);

  // データポインタを取得
  char **data_ptrs;
  NpyIter_GetDataPtrArray(iter, &data_ptrs, NULL);

  // データポインタを使って処理
  for (int i = 0; i < NpyIter_GetIterSize(iter); i++) {
    printf("%d\n", *(int *)data_ptrs[i]);
  }

  // NumPy イテレータを解放
  NpyIter_Dealloc(iter);

  // NumPy 配列を解放
  Py_DECREF(array);

  return 0;
}

この例では、NpyIter_GetDataPtrArray() 関数を使って、NumPy 配列の各項目のデータポインタを取得し、その値を出力しています。

例2：NumPy 配列の各項目の値を変更する

#include <numpy/npy_iter.h>

int main() {
  // NumPy 配列を作成
  npy_intp shape[] = {3, 2};
  int data[] = {1, 2, 3, 4, 5, 6};
  PyArrayObject *array = PyArray_SimpleNewFromData(2, shape, NPY_INT32, data);

  // NumPy イテレータを作成
  NpyIter *iter = NpyIter_New(array, NPY_ITER_READWRITE, NPY_KEEPORDER, NULL);

  // データポインタを取得
  char **data_ptrs;
  NpyIter_GetDataPtrArray(iter, &data_ptrs, NULL);

  // データポインタを使って処理
  for (int i = 0; i < NpyIter_GetIterSize(iter); i++) {
    *(int *)data_ptrs[i] *= 2;
  }

  // NumPy イテレータを解放
  NpyIter_Dealloc(iter);

  // NumPy 配列の変更を反映
  PyArray_UpdateFlags(array, NPY_UPDATE_ALL);

  // NumPy 配列を解放
  Py_DECREF(array);

  return 0;
}

この例では、NpyIter_GetDataPtrArray() 関数を使って、NumPy 配列の各項目のデータポインタを取得し、その値を変更しています。

例3：NumPy 配列の各項目に対して処理を行う

#include <numpy/npy_iter.h>

int main() {
  // NumPy 配列を作成
  npy_intp shape[] = {3, 2};
  int data[] = {1, 2, 3, 4, 5, 6};
  PyArrayObject *array = PyArray_SimpleNewFromData(2, shape, NPY_INT32, data);

  // NumPy イテレータを作成
  NpyIter *iter = NpyIter_New(array, NPY_ITER_READONLY, NPY_KEEPORDER, NULL);

  // データポインタを取得
  char **data_ptrs;
  NpyIter_GetDataPtrArray(iter, &data_ptrs, NULL);

  // データポインタを使って処理
  for (int i = 0; i < NpyIter_GetIterSize(iter); i++) {
    // ここに処理内容を記述
  }

NumPy 配列の各項目にアクセスする他の方法

__getitem__ メソッド

NumPy 配列は、Python のシーケンス型と同じように、__getitem__ メソッドを使って各項目にアクセスできます。

import numpy as np

array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 各項目の値を出力
for i in range(array.shape[0]):
  for j in range(array.shape[1]):
    print(array[i, j])

for ループ

NumPy 配列は、for ループを使って要素を反復処理することができます。

import numpy as np

array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 各項目の値を出力
for item in array.flat:
  print(item)

np.nditer 関数

NumPy は、np.nditer 関数を使って、配列の各項目を効率的に処理するための機能を提供しています。

import numpy as np

array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 各項目の値を出力
for item in np.nditer(array):
  print(item)

NumPy C-API は、C言語から NumPy 配列を操作するための関数群を提供します。NpyIter_GetDataPtrArray() 関数は、これらの関数の一つです。

#include <numpy/npy_iter.h>

int main() {
  // NumPy 配列を作成
  npy_intp shape[] = {3, 2};
  int data[] = {1, 2, 3, 4, 5, 6};
  PyArrayObject *array = PyArray_SimpleNewFromData(2, shape, NPY_INT32, data);

  // NumPy イテレータを作成
  NpyIter *iter = NpyIter_New(array, NPY_ITER_READONLY, NPY_KEEPORDER, NULL);

  // データポインタを取得
  char **data_ptrs;
  NpyIter_GetDataPtrArray(iter, &data_ptrs, NULL);

  // データポインタを使って処理
  for (int i = 0; i < NpyIter_GetIterSize(iter); i++) {
    printf("%d\n", *(int *)data_ptrs[i]);
  }

  // NumPy イテレータを解放
  NpyIter_Dealloc(iter);

  // NumPy 配列を解放
  Py_DECREF(array);

  return 0;
}

• シンプルな処理の場合は、__getitem__ メソッドや for ループを使うのが簡単です。
• 効率的な処理が必要な場合は、np.nditer 関数を使うのが良いでしょう。
• NumPy C-API は、高度な処理を行う必要がある場合に役立ちます。