NumPy C-API: 次元情報操作の必須ツール npy_intp *PyArray_DIMS() 関数

NumPy C-API: npy_intp *PyArray_DIMS() の詳細解説

機能概要:

• NumPy配列 arr の次元数にアクセスします。
• 各次元の大きさを npy_intp 型の配列で返します。
• 配列ポインタは、PyArray_SHAPE() 関数でも取得できます。

使い方:

#include <numpy/arrayobject.h>

npy_intp *dims;
int ndims;

// NumPy配列 'arr' を取得
PyArrayObject *arr = ...;

// 次元数と各次元の大きさを取得
ndims = PyArray_NDIM(arr);
dims = PyArray_DIMS(arr);

// 各次元の大きさをループで処理
for (int i = 0; i < ndims; i++) {
    printf("次元 %d: %ld\n", i, dims[i]);
}

// メモリ解放 (必要に応じて)
PyArray_SAFE_RELEASE(dims);

注意点:

• PyArray_DIMS() は、PyArrayObject *arr 型の有効な引数を受け取る必要があります。
• 返される npy_intp 型の配列ポインタは、関数内で直接変更しないことをお勧めします。
• メモリリークを防ぐために、必要に応じて PyArray_SAFE_RELEASE() 関数を使用してポインタを解放する必要があります。

応用例:

• NumPy配列の要素にアクセスするためのインデックス計算
• NumPy配列の形状を検証
• NumPy配列を別のデータ構造に変換

補足:

• npy_intp 型は、プラットフォームに依存した整数を表す型です。
• PyArray_NDIM() 関数は、NumPy配列の次元数を取得します。
• PyArray_SHAPE() 関数は、PyArray_DIMS() 関数と同等の機能を提供します。

この解説が、NumPy C-APIにおける npy_intp *PyArray_DIMS() 関数の理解に役立つことを願っています。

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

例 1: NumPy配列の各次元の大きさを表示

このコードは、2次元NumPy配列の各次元の大きさをコンソールに出力します。

#include <numpy/arrayobject.h>

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

  // 次元数と各次元の大きさを取得
  int ndims = PyArray_NDIM(arr);
  npy_intp *dims_ptr = PyArray_DIMS(arr);

  // 各次元の大きさをループで処理
  for (int i = 0; i < ndims; i++) {
    printf("次元 %d: %ld\n", i, dims_ptr[i]);
  }

  // メモリ解放
  PyArray_SAFE_RELEASE(arr);

  return 0;
}

例 2: 特定のインデックス要素にアクセス

このコードは、3次元NumPy配列の特定のインデックス要素にアクセスする方法を示します。

#include <numpy/arrayobject.h>

int main() {
  // 3次元NumPy配列を作成
  int data[] = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12};
  npy_intp dims[] = {2, 3, 2};
  PyArrayObject *arr = PyArray_SimpleNewFromData(NDIM(dims), dims, NPY_INT32, data);

  // インデックスを指定
  npy_intp indices[] = {1, 1, 0};

  // 特定のインデックス要素を取得
  int value = *(int *)PyArray_GETPTR(arr, indices);

  // 取得した値を出力
  printf("インデックス (%ld, %ld, %ld): %d\n", indices[0], indices[1], indices[2], value);

  // メモリ解放
  PyArray_SAFE_RELEASE(arr);

  return 0;
}

例 3: NumPy配列を別のデータ構造に変換

このコードは、NumPy配列を2次元リストに変換する方法を示します。

#include <numpy/arrayobject.h>
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

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

  // 次元数と各次元の大きさを取得
  int ndims = PyArray_NDIM(arr);
  npy_intp *dims_ptr = PyArray_DIMS(arr);

  // 2次元リストを作成
  int **list = malloc(dims_ptr[0] * sizeof(int *));
  for (int i = 0; i < dims_ptr[0]; i++) {
    list[i] = malloc(dims_ptr[1] * sizeof(int));
  }

  // NumPy配列の要素を2次元リストにコピー
  for (int i = 0; i < dims_ptr[0]; i++) {
    for (int j = 0; j < dims_ptr[1]; j++) {
      list[i][j] = *(int *)PyArray_GETPTR(arr, (npy_intp[]){i, j});
    }
  }

  // 2次元リストの要素を出力
  for (int i = 0; i < dims_ptr[0]; i++) {
    for (int j = 0; j < dims_ptr[1]; j++) {
      printf("%d

NumPy C-API: npy_intp *PyArray_DIMS() 関数のその他の使用方法

PyArray_SHAPE() 関数:

この関数は、PyArray_DIMS() 関数と同等の機能を提供します。

npy_intp *shape = PyArray_SHAPE(arr);

PyArray_DIM() 関数:

この関数は、特定の次元の大きさを取得するために使用できます。

npy_intp dim_size = PyArray_DIM(arr, 0); // 0番目の次元の大きさを取得

ループによる処理:

PyArray_NDIM() 関数を使用して次元数を取得し、ループを使用して各次元の大きさを取得することもできます。

int ndims = PyArray_NDIM(arr);
for (int i = 0; i < ndims; i++) {
  npy_intp dim_size = PyArray_DIM(arr, i);
  // ...
}

アクセスインデックスの計算:

PyArray_DIMS() 関数は、NumPy配列の要素にアクセスするためのインデックスを計算するために使用することもできます。

npy_intp indices[ndims];
for (int i = 0; i < ndims; i++) {
  indices[i] = 0; // 各次元のインデックスを初期化
}

// 特定の要素にアクセス
int value = *(int *)PyArray_GETPTR(arr, indices);

選択方法:

上記の方法の中から、状況に応じて適切な方法を選択してください。

• シンプルさ: PyArray_SHAPE() 関数が最もシンプルで使いやすいです。
• 柔軟性: PyArray_DIM() 関数は、特定の次元の大きさを取得する必要がある場合に便利です。
• 制御: ループによる処理は、より細かい制御が必要な場合に役立ちます。
• 計算効率: アクセスインデックスの計算は、NumPy配列の要素に頻繁にアクセスする必要がある場合に効率的です。

補足:

• 上記以外にも、NumPy配列の次元情報にアクセスするための方法はいくつかあります。
• 具体的な方法は、NumPy C-APIのドキュメントを参照してください。

これらの情報が、NumPy C-APIにおける npy_intp *PyArray_DIMS() 関数の理解と活用に役立つことを願っています。