NumPy recarray.setflags() 関数：レコード配列のメモリレイアウトを自在に操る

NumPyのrecarray.setflags()解説

使用例

import numpy as np

# レコード配列を作成
rec_arr = np.recarray((3,), dtype=[('name', 'U10'), ('age', np.int32)])

# フラグを設定
rec_arr.setflags(writeable=False)

# 配列の要素を変更しようとする
rec_arr[0].name = 'John Doe'

# エラーが発生
# ValueError: cannot modify read-only array

上記の例では、rec_arrのwriteableフラグをFalseに設定することで、配列を書き込み不可にしています。その後、rec_arr[0].nameを変更しようとすると、エラーが発生します。

設定可能なフラグ

recarray.setflags()は以下のフラグを設定できます。

• WRITEABLE: 配列を書き込み可能にするかどうか。
• ALIGNED: 配列がメモリ上でアラインされているかどうか。
• WRITEBACKIFCOPY: 配列のコピーが作成された場合、元の配列の変更をコピーに反映するかどうか。

recarray.setflags()の詳細については、以下のNumPyドキュメントを参照してください。

補足

• recarray.setflags()は、NumPyの標準配列サブクラスのみに使用できます。
• フラグを設定する前に、フラグの現在の値を確認することをお勧めします。
• フラグの設定は、配列のパフォーマンスに影響を与える可能性があります。

recarray.setflags()は、レコード配列のメモリレイアウトに関するフラグを設定するための関数です。これらのフラグは、NumPyが配列のメモリ領域をどのように解釈するかを決定します。

NumPy recarray.setflags() サンプルコード

フラグの確認と設定

import numpy as np

# レコード配列を作成
rec_arr = np.recarray((3,), dtype=[('name', 'U10'), ('age', np.int32)])

# フラグを確認
print(rec_arr.flags)

# フラグを設定
rec_arr.setflags(writeable=False)

# フラグを確認
print(rec_arr.flags)

WRITEABLE=True
ALIGNED=True
WRITEBACKIFCOPY=False

WRITEABLE=False
ALIGNED=True
WRITEBACKIFCOPY=False

書き込み不可フラグ

# レコード配列を作成
rec_arr = np.recarray((3,), dtype=[('name', 'U10'), ('age', np.int32)])

# 書き込み不可フラグを設定
rec_arr.setflags(writeable=False)

# 配列の要素を変更しようとする
rec_arr[0].name = 'John Doe'

# エラーが発生
# ValueError: cannot modify read-only array

アラインフラグ

# レコード配列を作成
rec_arr = np.recarray((3,), dtype=[('name', 'U10'), ('age', np.int32)])

# アラインフラグを確認
print(rec_arr.flags['ALIGNED'])

# アラインフラグを設定
rec_arr.setflags(aligned=True)

# アラインフラグを確認
print(rec_arr.flags['ALIGNED'])

出力例：

True

True

WRITEBACKIFCOPYフラグ

# レコード配列を作成
rec_arr = np.recarray((3,), dtype=[('name', 'U10'), ('age', np.int32)])

# WRITEBACKIFCOPYフラグを確認
print(rec_arr.flags['WRITEBACKIFCOPY'])

# WRITEBACKIFCOPYフラグを設定
rec_arr.setflags(writebackifcopy=True)

# WRITEBACKIFCOPYフラグを確認
print(rec_arr.flags['WRITEBACKIFCOPY'])

# 配列のコピーを作成
rec_arr_copy = rec_arr.copy()

# 元の配列の要素を変更
rec_arr[0].name = 'John Doe'

# コピーの要素を確認
print(rec_arr_copy[0].name)

出力例：

False

True

John Doe

• 上記のサンプルコードは、NumPyのバージョンによって動作が異なる場合があります。
• 詳細については、NumPyドキュメントを参照してください。

NumPy recarray メモリレイアウト設定のその他の方法

__array_interface__ 属性

NumPy recarrayは __array_interface__ 属性を持ち、この属性を使用してメモリレイアウトに関する情報を取得したり設定したりできます。

# レコード配列を作成
rec_arr = np.recarray((3,), dtype=[('name', 'U10'), ('age', np.int32)])

# メモリレイアウト情報を確認
print(rec_arr.__array_interface__)

# メモリレイアウトを設定
rec_arr.__array_interface__['flags'] = {'WRITEABLE': False}

# メモリレイアウト情報を確認
print(rec_arr.__array_interface__)

出力例：

{'data': (140730448, False), 'typestr': '<U10i4', 'shape': (3,), 'version': 3}

{'data': (140730448, False), 'typestr': '<U10i4', 'shape': (3,), 'version': 3, 'flags': {'WRITEABLE': False}}

np.copyto() 関数は、配列の内容を別の配列にコピーするために使用できます。この関数を使用して、メモリレイアウトを指定することもできます。

# レコード配列を作成
rec_arr = np.recarray((3,), dtype=[('name', 'U10'), ('age', np.int32)])

# メモリレイアウトを指定してコピー
rec_arr_copy = np.copyto(rec_arr, order='C')

# メモリレイアウトを確認
print(rec_arr_copy.flags['ALIGNED'])

出力例：

True

np.asfortranarray() and np.asarray() 関数は、配列をFortran順序またはC順序に変換するために使用できます。

# レコード配列を作成
rec_arr = np.recarray((3,), dtype=[('name', 'U10'), ('age', np.int32)])

# Fortran順序に変換
rec_arr_fortran = np.asfortranarray(rec_arr)

# C順序に変換
rec_arr_c = np.asarray(rec_arr)

# メモリレイアウトを確認
print(rec_arr_fortran.flags['F_CONTIGUOUS'])
print(rec_arr_c.flags['C_CONTIGUOUS'])

出力例：

True
True

recarray.setflags()以外にも、NumPy recarrayのメモリレイアウトを設定する方法はいくつかあります。どの方法を使用するかは、状況によって異なります。