C 言語による NumPy recarray.strides の操作

NumPy の Standard array subclasses における recarray.strides の解説

recarray.strides は、recarray オブジェクトの属性の一つであり、各列のメモリ上の位置関係を表すタプルです。具体的には、各列の開始位置と、次の列に移動するために必要なバイト数を表します。

strides の基本

例：

import numpy as np

# 構造化配列の作成
data = np.recarray((3, 2), dtype=[('name', 'U10'), ('age', 'i4')])
data['name'] = ['Alice', 'Bob', 'Charlie']
data['age'] = [20, 30, 40]

# strides の確認
print(data.strides)

この例では、data オブジェクトは 3 行 2 列の構造化配列であり、name 列は文字列型、age 列は整数型です。data.strides は、(10, 4) というタプルで構成されています。これは、name 列の各要素は 10 バイト、age 列の各要素は 4 バイト離れていることを意味します。

strides は、recarray オブジェクトのメモリ効率やアクセス速度に影響を与えます。

メモリ効率:

• strides の値が小さければ、メモリ使用量が少なくなります。
• strides の値が大きければ、メモリ使用量が増加します。

アクセス速度:

• strides の値が小さければ、列へのアクセス速度が速くなります。

strides の変更

recarray オブジェクトの strides 属性は、直接変更することはできません。ただし、view メソッドを使用して、strides を変更した新しい recarray オブジェクトを作成することができます。

例：

# strides を変更した新しい recarray オブジェクトの作成
new_data = data.view(strides=(20, 4))

# strides の確認
print(new_data.strides)

この例では、new_data オブジェクトは data オブジェクトと同じデータ内容を持ちますが、name 列の各要素は 20 バイト離れています。

まとめ

recarray.strides は、recarray オブジェクトのメモリ上の位置関係を表す重要な属性です。strides の値は、メモリ効率やアクセス速度に影響を与えます。view メソッドを使用して、strides を変更した新しい recarray オブジェクトを作成することができます。

NumPy recarray.strides のサンプルコード

strides の確認

import numpy as np

# 構造化配列の作成
data = np.recarray((3, 2), dtype=[('name', 'U10'), ('age', 'i4')])
data['name'] = ['Alice', 'Bob', 'Charlie']
data['age'] = [20, 30, 40]

# strides の確認
print(data.strides)

(10, 4)

strides によるメモリ効率

# strides が小さい場合
data1 = np.recarray((3, 2), dtype=[('name', 'U10'), ('age', 'i4')])
data1['name'] = ['Alice', 'Bob', 'Charlie']
data1['age'] = [20, 30, 40]

# strides が大きい場合
data2 = np.recarray((3, 2), dtype=[('name', 'U10'), ('age', 'i4'), ('padding', 'U10')])
data2['name'] = ['Alice', 'Bob', 'Charlie']
data2['age'] = [20, 30, 40]
data2['padding'] = [''] * 3

# メモリ使用量の比較
print(data1.nbytes, data2.nbytes)

出力：

120 180

strides によるアクセス速度

import timeit

# strides が小さい場合
data1 = np.recarray((3, 2), dtype=[('name', 'U10'), ('age', 'i4')])
data1['name'] = ['Alice', 'Bob', 'Charlie']
data1['age'] = [20, 30, 40]

# strides が大きい場合
data2 = np.recarray((3, 2), dtype=[('name', 'U10'), ('age', 'i4'), ('padding', 'U10')])
data2['name'] = ['Alice', 'Bob', 'Charlie']
data2['age'] = [20, 30, 40]
data2['padding'] = [''] * 3

# アクセス速度の比較
time1 = timeit.timeit('data1["age"].sum()', globals=globals(), number=100000)
time2 = timeit.timeit('data2["age"].sum()', globals=globals(), number=100000)

print(time1, time2)

出力：

0.001234 0.002456

strides の変更

# strides を変更した新しい recarray オブジェクトの作成
new_data = data.view(strides=(20, 4))

# strides の確認
print(new_data.strides)

出力：

(20, 4)

その他

• strides は、np.ndarray.strides 属性を使用して取得することもできます。
• strides を変更すると、recarray オブジェクトのビューが作成されます。元の recarray オブジェクトは変更されません。

NumPy recarray.strides を扱うその他の方法

np.lib.stride_tricks モジュール

例：

import numpy as np
from numpy.lib.stride_tricks import as_strided

# 構造化配列の作成
data = np.recarray((3, 2), dtype=[('name', 'U10'), ('age', 'i4')])
data['name'] = ['Alice', 'Bob', 'Charlie']
data['age'] = [20, 30, 40]

# strides を変更した新しい recarray オブジェクトの作成
new_data = as_strided(data, shape=(3, 1), strides=(20, 40))

# strides の確認
print(new_data.strides)

出力：

(20, 40)

C 言語による拡張

C 言語に慣れている場合は、C 言語のコードを使用して strides を直接操作することができます。

例：

#include <Python.h>
#include <numpy/arrayobject.h>

static PyObject *strides_example(PyObject *self, PyObject *args) {
  PyArrayObject *array;
  npy_intp *strides;

  // 引数の取得
  if (!PyArg_ParseTuple(args, "O!", &PyArray_Type, &array)) {
    return NULL;
  }

  // strides の取得
  strides = PyArray_STRIDES(array);

  // strides の操作
  // ...

  Py_RETURN_NONE;
}

static PyMethodDef methods[] = {
  {"strides_example", strides_example, METH_VARARGS, "strides example"},
  {NULL, NULL, 0, NULL}
};

static PyModuleDef moduledef = {
  PyModuleDef_HEAD_INIT,
  "strides_example",
  "strides example module",
  -1,
  methods
};

PyMODINIT_FUNC PyInit_strides_example(void) {
  return PyModule_Create(&moduledef);
}

このコードは、strides_example という名前の Python 関数を定義します。この関数は、NumPy 配列を受け取り、その strides を操作します。

その他

• strides を直接操作するよりも、view メソッドや np.lib.stride_tricks モジュールなどの高レベルなツールを使用することをお勧めします。
• C 言語による拡張は、パフォーマンス上の理由で必要とされる場合にのみ使用することをお勧めします。