NumPy C-API: int PyTypeNum_ISEXTENDED() 関数の詳細解説
NumPy C-API: int PyTypeNum_ISEXTENDED() 関数の詳細解説
int PyTypeNum_ISEXTENDED()
は、NumPy C-API における重要な関数の一つであり、オブジェクトが NumPy 拡張スカラー型であるかどうかを判断するために使用されます。この関数は、NumPy 配列やその他の NumPy オブジェクトを扱う C 言語のプログラムにおいて、オブジェクトの種類を判別する際に役立ちます。
機能
PyTypeNum_ISEXTENDED()
は、引数として渡されたオブジェクトの型情報に基づいて、以下のいずれかの値を返します。
- 1: オブジェクトが NumPy 拡張スカラー型である場合
詳細
PyTypeNum_ISEXTENDED()
は、PyTypeNum
型の値を返します。PyTypeNum
は、NumPy オブジェクトの種類を表す整数型の列挙型です。
NumPy 拡張スカラー型は、PyArray_Descr
構造体によって定義されます。この構造体は、オブジェクトのデータ型、サイズ、その他の属性に関する情報を格納します。
例
以下のコードは、PyTypeNum_ISEXTENDED()
関数の使用方法を示しています。
#include <numpy/arrayobject.h>
int main() {
// NumPy 配列を作成
npy_intp shape[] = {3, 3};
PyObject *array = PyArray_SimpleNew(2, shape, NPY_INT32);
// オブジェクトの種類をチェック
if (PyTypeNum_ISEXTENDED(array)) {
printf("オブジェクトは NumPy 拡張スカラー型です\n");
} else {
printf("オブジェクトは NumPy 拡張スカラー型ではありません\n");
}
Py_DECREF(array);
return 0;
}
このコードは、まず PyArray_SimpleNew()
関数を使用して NumPy 配列を作成します。その後、PyTypeNum_ISEXTENDED()
関数を使用して、作成されたオブジェクトが NumPy 拡張スカラー型かどうかを判断します。
注意事項
PyTypeNum_ISEXTENDED()
関数は、NumPy 拡張スカラー型のみを判断します。他の種類の NumPy オブジェクト (配列、マスクなど) を判断するには、別の関数を使用する必要があります。
NumPy C-API: int PyTypeNum_ISEXTENDED() 関数のサンプルコード
サンプルコード 1: オブジェクトの種類をチェック
#include <numpy/arrayobject.h>
int main() {
// NumPy 配列を作成
npy_intp shape[] = {3, 3};
PyObject *array = PyArray_SimpleNew(2, shape, NPY_INT32);
// オブジェクトの種類をチェック
if (PyTypeNum_ISEXTENDED(array)) {
printf("オブジェクトは NumPy 拡張スカラー型です\n");
} else {
printf("オブジェクトは NumPy 拡張スカラー型ではありません\n");
}
Py_DECREF(array);
return 0;
}
サンプルコード 2: NumPy 拡張スカラー型へのキャスト
#include <numpy/arrayobject.h>
int main() {
// NumPy スカラーを作成
PyObject *scalar = PyFloat_FromDouble(3.14);
// NumPy 拡張スカラー型にキャスト
if (PyTypeNum_ISEXTENDED(scalar)) {
// オブジェクトはすでに NumPy 拡張スカラー型なので、何もしない
} else {
PyObject *new_scalar = PyArray_Scalar(scalar, NULL);
Py_DECREF(scalar);
scalar = new_scalar;
}
// NumPy 拡張スカラー型を使用
// ...
Py_DECREF(scalar);
return 0;
}
このコードは、PyTypeNum_ISEXTENDED()
関数を使用して、オブジェクトが NumPy 拡張スカラー型かどうかを判断します。オブジェクトが NumPy 拡張スカラー型ではない場合は、PyArray_Scalar()
関数を使用して NumPy 拡張スカラー型に変換します。
サンプルコード 3: 拡張スカラー型の属性を取得
#include <numpy/arrayobject.h>
int main() {
// NumPy 拡張スカラーを作成
PyObject *scalar = PyArray_Scalar(PyFloat_FromDouble(3.14), NULL);
// 拡張スカラー型の属性を取得
if (PyTypeNum_ISEXTENDED(scalar)) {
PyArray_Descr *descr = PyArray_DescrFromScalar(scalar);
printf("データ型: %s\n", PyArray_DescrToString(descr));
printf("サイズ: %d\n", PyArray_DescrGetElementSize(descr));
Py_DECREF(descr);
}
Py_DECREF(scalar);
return 0;
}
このコードは、PyTypeNum_ISEXTENDED()
関数を使用して、オブジェクトが NumPy 拡張スカラー型かどうかを判断します。オブジェクトが NumPy 拡張スカラー型の場合は、PyArray_DescrFromScalar()
関数を使用して、拡張スカラー型の属性 (データ型、サイズなど) を取得します。
上記のコードはあくまでもサンプルであり、実際の使用には適していない可能性があります。ご自身の責任でコードを修正してご使用ください。
NumPy C-API: オブジェクトの種類を判断するその他の方法
PyObject_Type()
関数は、オブジェクトの型情報を取得するために使用されます。この関数は、PyTypeObject
構造体へのポインタを返します。PyTypeObject
構造体には、オブジェクトの種類に関する情報が含まれています。
#include <Python.h>
int main() {
// NumPy 配列を作成
npy_intp shape[] = {3, 3};
PyObject *array = PyArray_SimpleNew(2, shape, NPY_INT32);
// オブジェクトの種類を取得
PyTypeObject *type = PyObject_Type(array);
// オブジェクトの種類をチェック
if (type == &PyArray_Type) {
printf("オブジェクトは NumPy 配列です\n");
} else {
printf("オブジェクトは NumPy 配列ではありません\n");
}
Py_DECREF(array);
return 0;
}
PyArray_Check()
マクロは、引数として渡されたオブジェクトが NumPy 配列かどうかを判断するために使用されます。
#include <numpy/arrayobject.h>
int main() {
// NumPy 配列を作成
npy_intp shape[] = {3, 3};
PyObject *array = PyArray_SimpleNew(2, shape, NPY_INT32);
// オブジェクトが NumPy 配列かどうかをチェック
if (PyArray_Check(array)) {
printf("オブジェクトは NumPy 配列です\n");
} else {
printf("オブジェクトは NumPy 配列ではありません\n");
}
Py_DECREF(array);
return 0;
}
PyArray_IsScalar()
マクロは、引数として渡されたオブジェクトが NumPy スカラーかどうかを判断するために使用されます。
#include <numpy/arrayobject.h>
int main() {
// NumPy スカラーを作成
PyObject *scalar = PyFloat_FromDouble(3.14);
// オブジェクトが NumPy スカラーかどうかをチェック
if (PyArray_IsScalar(scalar)) {
printf("オブジェクトは NumPy スカラーです\n");
} else {
printf("オブジェクトは NumPy スカラーではありません\n");
}
Py_DECREF(scalar);
return 0;
}
- オブジェクトの種類を単純にチェックしたい場合は、
PyArray_Check()
マクロまたはPyArray_IsScalar()
マクロを使用するのが最も簡単です。 - オブジェクトの種類とその他の情報を取得したい場合は、
PyObject_Type()
関数を使用する必要があります。
NumPy C-API には、オブジェクトの種類を判断するいくつかの方法があります。それぞれの方法には長所と短所があるので、状況に合わせて適切な方法を選択する必要があります。
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