NumPy C-API の enum NPY_SELECTKIND とは?
NumPy C-API の enum NPY_SELECTKIND プログラミング解説
概要
enum NPY_SELECTKIND
は、npy_intp
型の列挙型です。- 4つの値を定義します:
NPY_SELECT_PRIORITY
: 優先度に基づいて選択します。NPY_SELECT_ABS_SOFT
: 絶対値に基づいて選択し、同値の場合はNPY_SELECT_PRIORITY
と同じ動作をします。NPY_SELECT_ABS_HARD
: 絶対値に基づいて選択し、同値の場合は要素の順番に基づいて選択します。NPY_SELECT_CACHE_SIZE
: キャッシュサイズに基づいて選択します。
詳細
NPY_SELECT_PRIORITY
:- 比較関数によって返される優先度に基づいて選択します。
- 優先度が高い要素が選択されます。
- 優先度が同じ場合は、
NPY_SELECT_ABS_SOFT
と同じ動作をします。
NPY_SELECT_ABS_SOFT
:- 要素の絶対値に基づいて選択します。
- 絶対値が小さい要素が選択されます。
- 絶対値が同じ場合は、
NPY_SELECT_PRIORITY
と同じ動作をします。
NPY_SELECT_ABS_HARD
:- 絶対値が同じ場合は、要素の順番に基づいて選択します。
NPY_SELECT_CACHE_SIZE
:- キャッシュサイズに基づいて選択します。
- キャッシュサイズが小さい要素が選択されます。
例
#include <numpy/npy_math.h>
int main() {
// 配列を初期化
double a[] = {1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0};
double b[] = {0.5, 1.5, 2.5, 3.5, 4.5};
// NPY_SELECT_PRIORITY を使用して、a と b の要素のうち、
// 絶対値が大きい要素を選択
npy_intp selected_index = PyArray_Selectkind(a, b, 5, NPY_SELECT_ABS_HARD);
// 選択された要素を出力
printf("選択された要素: %f\n", a[selected_index]);
return 0;
}
この例では、NPY_SELECT_ABS_HARD
を使用して、a
と b
の要素のうち、絶対値が大きい要素を選択します。
補足
enum NPY_SELECTKIND
は、NumPy C-API の高度な機能です。- NumPy の Python インターフェースを使用する場合は、
np.where
関数など、より使いやすい関数を使用できます。
NumPy C-API の enum NPY_SELECTKIND を使用したサンプルコード
優先度に基づいて選択
#include <numpy/npy_math.h>
int main() {
// 配列を初期化
double a[] = {1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0};
double b[] = {0.5, 1.5, 2.5, 3.5, 4.5};
int priorities[] = {1, 2, 3, 4, 5};
// NPY_SELECT_PRIORITY を使用して、a と b の要素のうち、
// 優先度が高い要素を選択
npy_intp selected_index = PyArray_Selectkind(a, b, priorities, 5, NPY_SELECT_PRIORITY);
// 選択された要素を出力
printf("選択された要素: %f\n", a[selected_index]);
return 0;
}
絶対値に基づいて選択
#include <numpy/npy_math.h>
int main() {
// 配列を初期化
double a[] = {1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0};
double b[] = {0.5, 1.5, 2.5, 3.5, 4.5};
// NPY_SELECT_ABS_SOFT を使用して、a と b の要素のうち、
// 絶対値が小さい要素を選択
npy_intp selected_index = PyArray_Selectkind(a, b, 5, NPY_SELECT_ABS_SOFT);
// 選択された要素を出力
printf("選択された要素: %f\n", a[selected_index]);
return 0;
}
この例では、NPY_SELECT_ABS_SOFT
を使用して、a
と b
の要素のうち、絶対値が小さい要素を選択します。
キャッシュサイズに基づいて選択
#include <numpy/npy_math.h>
int main() {
// 配列を初期化
double a[] = {1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0};
double b[] = {0.5, 1.5, 2.5, 3.5, 4.5};
npy_intp cache_sizes[] = {1, 2, 3, 4, 5};
// NPY_SELECT_CACHE_SIZE を使用して、a と b の要素のうち、
// キャッシュサイズが小さい要素を選択
npy_intp selected_index = PyArray_Selectkind(a, b, cache_sizes, 5, NPY_SELECT_CACHE_SIZE);
// 選択された要素を出力
printf("選択された要素: %f\n", a[selected_index]);
return 0;
}
この例では、NPY_SELECT_CACHE_SIZE
を使用して、a
と b
の要素のうち、キャッシュサイズが小さい要素を選択します。
複数の条件に基づいて選択
#include <numpy/npy_math.h>
int main() {
// 配列を初期化
double a[] = {1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0};
double b[] = {0.5, 1.5, 2.5, 3.5, 4.5};
int priorities[] = {1, 2, 3, 4, 5};
npy_intp cache_sizes[] = {1, 2, 3, 4, 5};
// 優先度とキャッシュサイズに基づいて要素を選択
npy_intp selected_index = PyArray_Selectkind(a, b, priorities, cache_sizes, 5,
NPY_SELECT_PRIORITY | NPY_SELECT_CACHE_SIZE);
// 選択された要素を出力
printf("選択された要素: %f\n", a[selected_index]);
return 0;
NumPy C-API の enum NPY_SELECTKIND 以外で要素を選択する方法
比較関数
PyArray_Compare
関数を使用して、要素を比較し、選択することができます。
#include <numpy/npy_math.h>
int main() {
// 配列を初期化
double a[] = {1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0};
double b[] = {0.5, 1.5, 2.5, 3.5, 4.5};
// 比較関数を使用して、a と b の要素を比較
npy_intp selected_index = PyArray_Compare(a, b, 5, NPY_LESS);
// 選択された要素を出力
printf("選択された要素: %f\n", a[selected_index]);
return 0;
}
この例では、PyArray_Compare
関数を使用して、a
と b
の要素を比較し、a
の要素の方が小さい要素を選択します。
マスクを使用して、選択する要素を指定することができます。
#include <numpy/npy_math.h>
int main() {
// 配列を初期化
double a[] = {1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0};
double b[] = {0.5, 1.5, 2.5, 3.5, 4.5};
npy_bool mask[] = {1, 0, 1, 0, 1};
// マスクを使用して、a と b の要素を選択
npy_intp selected_index = PyArray_Select(a, b, mask, 5);
// 選択された要素を出力
printf("選択された要素: %f\n", a[selected_index]);
return 0;
}
この例では、マスクを使用して、a
と b
の要素のうち、マスクが True
である要素を選択します。
インデックスを使用して、要素を直接選択することができます。
#include <numpy/npy_math.h>
int main() {
// 配列を初期化
double a[] = {1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0};
// インデックスを使用して、a の要素を選択
npy_intp selected_index = 2;
// 選択された要素を出力
printf("選択された要素: %f\n", a[selected_index]);
return 0;
}
この例では、インデックス 2
を使用して、a
の 3 番目の要素を選択します。
どの方法を使用するべきかは、選択条件とパフォーマンス要件によって異なります。
- 複数の条件に基づいて選択する必要がある場合は、
enum NPY_SELECTKIND
を使用するのが最も効率的です。 - 比較関数は、単純な比較に基づいて選択する場合に便利です。
- マスクは、複雑な選択条件を指定する場合に便利です。
- インデックスは、特定の要素を直接選択する場合に最も効率的です。
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