NumPy C-APIにおけるNPY_BOOL型とその使用方法
NumPy C-API における NPY_BOOL 型とその使用方法
NPY_BOOL
型は、以下の 2 つの値を持つ列挙型です。
NPY_TRUE
: 真NPY_FALSE
: 偽
これらの値は、C 言語の int
型として定義されています。
NPY_BOOL 型の使用方法
NPY_BOOL
型は、NumPy 配列の要素型として使用できます。また、NumPy 関数の引数や戻り値としても使用できます。
以下に、NPY_BOOL
型を使用する例を示します。
#include <numpy/npy_common.h>
int main() {
// NPY_BOOL 型の変数を宣言
NPY_BOOL b = NPY_TRUE;
// NumPy 配列を NPY_BOOL 型で作成
npy_intp dims[] = {3};
NPY_BOOL *array = (NPY_BOOL *)PyArray_SimpleNew(1, dims, NPY_BOOL);
// 配列の要素に値を設定
array[0] = NPY_TRUE;
array[1] = NPY_FALSE;
array[2] = NPY_TRUE;
// NumPy 関数 `PyArray_Any` を使用して、配列に True が含まれているかどうかを確認
NPY_BOOL any_true = PyArray_Any(array, 3);
// 結果を出力
printf("any_true: %d\n", any_true);
return 0;
}
このコードは、以下の出力を生成します。
any_true: 1
NumPy C-API に関する詳細については、NumPy 公式ドキュメントの C-API リファレンス: [無効な URL を削除しました] を参照してください。
補足
NPY_BOOL
型は、C 言語のbool
型とは異なります。bool
型は、C99 以降で導入された標準の型です。- NumPy 配列の要素型として
NPY_BOOL
型を使用する場合は、NPY_BOOL
型に対応する NumPy のデータ型を使用する必要があります。例えば、np.bool_
型などです。
NumPy C-API を使用したサンプルコード
配列の作成と操作
#include <numpy/npy_common.h>
int main() {
// 1 次元配列の作成
npy_intp dims[] = {5};
int *array = (int *)PyArray_SimpleNew(1, dims, NPY_INT32);
// 配列の要素へのアクセス
for (int i = 0; i < 5; i++) {
array[i] = i * 2;
}
// 配列の要素の出力
for (int i = 0; i < 5; i++) {
printf("%d ", array[i]);
}
printf("\n");
return 0;
}
数学演算
#include <numpy/npy_common.h>
#include <numpy/npy_math.h>
int main() {
// 2 つの 1 次元配列の作成
npy_intp dims[] = {5};
int *array1 = (int *)PyArray_SimpleNew(1, dims, NPY_INT32);
int *array2 = (int *)PyArray_SimpleNew(1, dims, NPY_INT32);
// 配列の要素へのアクセス
for (int i = 0; i < 5; i++) {
array1[i] = i;
array2[i] = i + 1;
}
// 加算
int *sum = (int *)PyArray_SimpleNew(1, dims, NPY_INT32);
PyArray_Add(sum, array1, array2, 5, NULL);
// 乗算
int *product = (int *)PyArray_SimpleNew(1, dims, NPY_INT32);
PyArray_Multiply(product, array1, array2, 5, NULL);
// 結果の出力
for (int i = 0; i < 5; i++) {
printf("sum[%d]: %d, product[%d]: %d\n", i, sum[i], i, product[i]);
}
return 0;
}
ファイル入出力
#include <numpy/npy_common.h>
#include <numpy/npy_io.h>
int main() {
// 配列の作成
npy_intp dims[] = {3, 3};
int *array = (int *)PyArray_SimpleNew(2, dims, NPY_INT32);
// 配列の要素へのアクセス
for (int i = 0; i < 3; i++) {
for (int j = 0; j < 3; j++) {
array[i * 3 + j] = i * 3 + j;
}
}
// ファイルへの書き込み
PyArray_SaveToFile("data.npy", array, NPY_INT32, 2, dims);
// ファイルからの読み込み
int *array2 = (int *)PyArray_LoadFromFile("data.npy", NPY_INT32, &ndim, dims);
// 結果の出力
for (int i = 0; i < 3; i++) {
for (int j = 0; j < 3; j++) {
printf("%d ", array2[i * 3 + j]);
}
printf("\n");
}
return 0;
}
NumPy C-API に関する詳細については、NumPy 公式ドキュメントの C-API リファレンス: https://numpy.org/doc/stable/reference/c-api/index.html を参照してください。
NumPy 配列を作成する他の方法
Python インタプリタ
NumPy 配列は、Python インタプリタを使用して作成できます。以下に、いくつかの例を示します。
- リテラルを使用する
array = np.array([1, 2, 3])
np.arange
関数を使用する
array = np.arange(10)
np.linspace
関数を使用する
array = np.linspace(0, 1, 10)
np.random
モジュールを使用する
array = np.random.rand(5, 5)
NumPy には、配列を作成するためのさまざまな関数が用意されています。以下に、いくつかの例を示します。
np.zeros
array = np.zeros((3, 3))
np.ones
array = np.ones((3, 3))
np.eye
array = np.eye(3)
np.full
array = np.full((3, 3), 5)
その他のライブラリ
NumPy 以外にも、配列を作成するためのライブラリがいくつかあります。以下に、いくつかの例を示します。
- Pandas
import pandas as pd
array = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
- scikit-learn
from sklearn import datasets
array = datasets.load_iris().data
これらの方法は、それぞれ異なる利点と欠点があります。C-API は、最も柔軟で強力な方法ですが、最も複雑でもあります。Python インタプリタを使用した方法は、最も簡単で直感的ですが、最も柔軟ではありません。NumPy 関数とその他のライブラリは、C-API ほど柔軟ではありませんが、Python インタプリタを使用した方法よりも効率的です。
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