npy_doubleを使いこなしてC言語からNumPyの64ビット浮動小数点数機能を活用
NumPy C-APIにおけるtype npy_doubleの概要
npy_doubleの詳細
- C言語の型:
double
- Pythonの型:
np.double
- メモリサイズ: 8バイト
- 値の範囲: 約 -1.7977e+308 から 約 1.7977e+308
- 精度: 約 15桁
npy_doubleの使用例
#include <numpy/npy_math.h>
int main() {
// npy_double型の変数を宣言
npy_double x = 1.2345678901234567;
// npy_double型の演算
npy_double y = npy_sin(x);
// npy_double型から他の型への変換
double z = (double)y;
// 他の型からnpy_double型への変換
npy_double w = (npy_double)z;
return 0;
}
npy_doubleと関連する型
npy_float
: 32ビットの浮動小数点数npy_longdouble
: 80ビット以上の浮動小数点数npy_int8
: 8ビットの整数npy_int16
: 16ビットの整数npy_int32
: 32ビットの整数npy_int64
: 64ビットの整数
NumPy C-APIの詳細については、以下のドキュメントを参照してください。
npy_double
は、NumPy C-APIで64ビットの浮動小数点数を扱うための型です。C言語のdouble
型と互換性があり、演算や変換などを行うことができます。
NumPy C-APIを使いこなすことで、C言語からNumPyの豊富な機能を効率的に利用することができます。
NumPy C-APIにおけるnpy_double型のサンプルコード
基本的な演算
#include <numpy/npy_math.h>
int main() {
// npy_double型の変数を宣言
npy_double x = 1.2345678901234567;
npy_double y = 2.3456789012345678;
// 加算
npy_double z = x + y;
// 減算
npy_double w = x - y;
// 乗算
npy_double u = x * y;
// 除算
npy_double v = x / y;
// 平方根
npy_double sq = npy_sqrt(x);
// 指数
npy_double exp = npy_exp(x);
// 対数
npy_double log = npy_log(x);
return 0;
}
配列の操作
#include <numpy/arrayobject.h>
int main() {
// npy_double型の配列を作成
npy_double arr[3] = {1.2, 3.4, 5.6};
npy_intp size = 3;
// 配列の要素へのアクセス
npy_double first = arr[0];
npy_double last = arr[size - 1];
// 配列の要素の変更
arr[1] = 4.5;
// 配列の合計値
npy_double sum = 0.0;
for (int i = 0; i < size; i++) {
sum += arr[i];
}
// 配列の平均値
npy_double avg = sum / size;
return 0;
}
NumPy関数との連携
#include <numpy/arrayobject.h>
#include <numpy/ufunc_object.h>
int main() {
// npy_double型の配列を作成
npy_double arr[3] = {1.2, 3.4, 5.6};
npy_intp size = 3;
// NumPyのsin関数を配列に適用
PyUFuncObject *sin_ufunc = (PyUFuncObject *)PyImport_ImportModule("numpy.lib.ufunc").m_ufuncs[0];
npy_double *out = malloc(size * sizeof(npy_double));
sin_ufunc->nin = 1;
sin_ufunc->nout = 1;
sin_ufunc->otypes = &NPY_DOUBLE;
sin_ufunc->ufunc(arr, NULL, out, size, NULL);
// 結果の出力
for (int i = 0; i < size; i++) {
printf("%f\n", out[i]);
}
free(out);
return 0;
}
ファイル入出力
#include <numpy/arrayobject.h>
#include <numpy/npy_io.h>
int main() {
// npy_double型の配列を作成
npy_double arr[3] = {1.2, 3.4, 5.6};
npy_intp size = 3;
// 配列をファイルに保存
FILE *fp = fopen("data.npy", "wb");
npy_save(fp, arr, size, NPY_DOUBLE);
fclose(fp);
// ファイルから配列を読み込み
fp = fopen("data.npy", "rb");
npy_double *out = malloc(size * sizeof(npy_double));
npy_load(fp, out, &size, NPY_DOUBLE);
fclose(fp);
// 結果の出力
for (int i = 0; i < size; i++) {
printf("%f\n", out[i]);
}
free(out);
return 0;
}
NumPy C-APIにおけるnpy_double型を使うその他の方法
NumPy Python APIとの連携
NumPy C-APIは、NumPy Python APIと連携して使用することができます。NumPy Python APIは、PythonからNumPyの機能を利用するためのAPIです。
import numpy as np
# Python側でnpy_double型の配列を作成
arr = np.array([1.2, 3.4, 5.6], dtype=np.double)
# C言語側で配列を受け取る
void my_function(npy_double *arr, npy_intp size) {
// ...
}
// Python側からC言語関数を呼び出す
my_function(arr.data, arr.size)
独自のC言語コード
NumPy C-APIは、独自のC言語コードでNumPyの機能を利用するために使用することができます。
#include <numpy/arrayobject.h>
// npy_double型の配列を作成する関数
npy_double *create_array(npy_intp size) {
npy_double *arr = malloc(size * sizeof(npy_double));
for (int i = 0; i < size; i++) {
arr[i] = i * 1.0;
}
return arr;
}
// npy_double型の配列を解放する関数
void free_array(npy_double *arr) {
free(arr);
}
int main() {
// npy_double型の配列を作成
npy_double *arr = create_array(10);
// ...
// npy_double型の配列を解放
free_array(arr);
return 0;
}
その他のライブラリ
NumPy C-APIと連携して使用できるC言語ライブラリがいくつかあります。
これらのライブラリを使うことで、NumPy C-APIの機能をさらに拡張することができます。
NumPy C-APIにおけるnpy_double
型は、C言語からNumPyの64ビット浮動小数点数機能を利用するための型です。
上記で紹介
C言語からNumPyの64ビット整数型にアクセス: npy_longlong 型詳細解説
npy_longlongの概要C言語のlong long型に対応するNumPyの整数型です。64ビット長の整数値を表現できます。Pythonのint型よりも大きな値を扱う場合に使用します。npy_longlongの主な用途大きな配列のインデックスとして使用できます。
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