NumPy C-API: void PyUFunc_DD_D() 関数を使ってユニバーサル関数を作ろう
NumPy C-API: void PyUFunc_DD_D() 関数の詳細解説
関数概要
void PyUFunc_DD_D(PyUFuncObject *ufunc,
char *name,
PyUFunc_PyFuncData *data,
int nin, int nout,
int identity,
PyUFunc_CheckFunc checkfunc,
PyUFunc_ стрид_func стрид_func,
PyUFunc_GenericFunction generic_function,
void **data_ptr)
引数
- ufunc: ユニバーサル関数オブジェクト
- name: 関数名
- data: 関数データ
- nin: 入力配列の数
- nout: 出力配列の数
- identity: 単位元の値
- checkfunc: 入力データの型チェック関数
- стрид_func: 入力・出力配列のストライド計算関数
- generic_function: 演算の実行関数
- data_ptr: ユーザーデータ
返り値
なし
詳細解説
- nin: 入力配列の数 (2)
- nout: 出力配列の数 (1)
- identity: 単位元 (通常は 0)
checkfunc: 入力データが正しい型であることを確認する関数です。この関数は、PyUFunc_None
またはユーザー定義の関数ポインタを設定できます。
стрид_func: 入力・出力配列のストライドを計算する関数です。この関数は、PyUFunc_None
またはユーザー定義の関数ポインタを設定できます。
generic_function: 実際の演算を実行する関数です。この関数は、以下の形式で記述する必要があります。
void generic_function(char **args, npy_intp *dimensions, npy_intp *steps, void *data)
args: 入力・出力配列へのポインタの配列 dimensions: 各配列の次元数の配列 steps: 各配列のストライドの配列 data: ユーザーデータ
使用例
以下のコードは、void PyUFunc_DD_D()
関数を使用して、2つの入力配列の要素を足し、結果を出力配列に格納するユニバーサル関数の実装例です。
PyUFuncGenericFunction add_function = [](char **args, npy_intp *dimensions, npy_intp *steps, void *data) {
npy_intp i;
char *in1 = args[0];
char *in2 = args[1];
char *out = args[2];
for (i = 0; i < dimensions[0]; i++) {
out[i] = in1[i] + in2[i];
}
};
void init_add_ufunc(void) {
PyUFuncObject *ufunc;
PyUFunc_PyFuncData data;
data.nin = 2;
data.nout = 1;
data.checkfunc = PyUFunc_None;
data.стрид_func = PyUFunc_None;
data.generic_function = add_function;
ufunc = PyUFunc_FromFuncAndData(&data, NULL, "add", 2, 1, PyUFunc_O_O_O, "add_ufunc", "Add two arrays");
if (ufunc == NULL) {
// エラー処理
}
// ufunc を NumPy モジュールに追加
}
void PyUFunc_DD_D()
関数は、NumPy C-API における重要な関数の一つであり、2つの入力配列と1つの出力配列を用いるユニバーサル関数の実装に使用できます。この関数は、NumPy の高度な機能を活用したい開発者にとって非常に有用なツールです。
補足
- ユニバーサル関数
NumPy C-API: void PyUFunc_DD_D() 関数を使ったサンプルコード
#include <Python.h>
#include <numpy/npy_ufunc.h>
PyUFuncGenericFunction add_function = [](char **args, npy_intp *dimensions, npy_intp *steps, void *data) {
npy_intp i;
char *in1 = args[0];
char *in2 = args[1];
char *out = args[2];
for (i = 0; i < dimensions[0]; i++) {
out[i] = in1[i] + in2[i];
}
};
void init_add_ufunc(void) {
PyUFuncObject *ufunc;
PyUFunc_PyFuncData data;
data.nin = 2;
data.nout = 1;
data.checkfunc = PyUFunc_None;
data.стрид_func = PyUFunc_None;
data.generic_function = add_function;
ufunc = PyUFunc_FromFuncAndData(&data, NULL, "add", 2, 1, PyUFunc_O_O_O, "add_ufunc", "Add two arrays");
if (ufunc == NULL) {
// エラー処理
}
// ufunc を NumPy モジュールに追加
}
int main() {
PyImport_ImportModule("numpy");
init_add_ufunc();
// NumPy 配列を作成
PyArrayObject *a = PyArray_arange(10, 0);
PyArrayObject *b = PyArray_arange(10, 10);
PyArrayObject *c;
// `add_ufunc` を使って 2 つの配列を足す
c = (PyArrayObject *)PyUFunc_GenericFunction(add_function, (PyObject **)&a, (PyObject **)&b, NULL, 2, 1, NULL);
// 結果を出力
for (int i = 0; i < 10; i++) {
printf("%d ", (int)PyArray_GETITEM(c, i));
}
printf("\n");
Py_DECREF(a);
Py_DECREF(b);
Py_DECREF(c);
return 0;
}
サンプルコード2: 配列の要素を平方する
#include <Python.h>
#include <numpy/npy_ufunc.h>
PyUFuncGenericFunction square_function = [](char **args, npy_intp *dimensions, npy_intp *steps, void *data) {
npy_intp i;
char *in = args[0];
char *out = args[1];
for (i = 0; i < dimensions[0]; i++) {
out[i] = in[i] * in[i];
}
};
void init_square_ufunc(void) {
PyUFuncObject *ufunc;
PyUFunc_PyFuncData data;
data.nin = 1;
data.nout = 1;
data.checkfunc = PyUFunc_None;
data.стрид_func = PyUFunc_None;
data.generic_function = square_function;
ufunc = PyUFunc_FromFuncAndData(&data, NULL, "square", 1, 1, PyUFunc_O_O, "square_ufunc", "Square an array");
if (ufunc == NULL) {
// エラー処理
}
// ufunc を NumPy モジュールに追加
}
int main() {
PyImport_ImportModule("numpy");
init_square_ufunc();
// NumPy 配列を作成
PyArrayObject *a = PyArray_arange(10, 0);
PyArrayObject *c;
// `square_ufunc` を使って配列の要素を平方する
c = (PyArrayObject *)PyUFunc_GenericFunction(square_function, (PyObject **)&a, NULL, NULL, 1, 1, NULL);
// 結果を出力
for (int i = 0; i < 10
void PyUFunc_DD_D() 関数の代替方法
PyUFunc_FromFuncAndDataAndSignature
関数は、void PyUFunc_DD_D()
関数よりも柔軟な関数です。この関数は、入力・出力配列の数、データ型、シグネチャなどを自由に設定できます。
PyUFuncObject *ufunc;
PyUFunc_PyFuncData data;
// ...
ufunc = PyUFunc_FromFuncAndDataAndSignature(&data, NULL, signature, nin, nout, flags, "ufunc_name", "docstring");
ループを使って自分で実装する
void PyUFunc_DD_D()
関数を使わずに、ループを使って自分でユニバーサル関数を
void my_ufunc(char **args, npy_intp *dimensions, npy_intp *steps, void *data) {
// ...
}
// ...
PyUFuncObject *ufunc = PyUFunc_FromFuncAndData(my_ufunc, NULL, "my_ufunc", 2, 1, PyUFunc_O_O_O, "my_ufunc", "My ufunc");
NumPy の ufunc
モジュールには、@vectorize
デコレータなど、ユニバーサル関数を簡単に定義するための機能が用意されています。
import numpy as np
@np.vectorize
def my_ufunc(a, b):
return a + b
# ...
c = my_ufunc(a, b)
- 汎用性の高いユニバーサル関数を作りたい場合は、
void PyUFunc_DD_D()
関数を使うのがおすすめです。 - より柔軟なユニバーサル関数を作りたい場合は、
PyUFunc_FromFuncAndDataAndSignature
関数を使うのがおすすめです。 - 簡単なユニバーサル関数を作りたい場合は、ループを使って自分で実装するか、NumPy の
ufunc
モジュールを使うのがおすすめです。
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NumPy C-API: void PyUFunc_e_e_As_d_d() の詳細解説とサンプルコード集
関数概要引数: op: 要素ごとの演算を表すポインタ arrays[0]: 最初の入力配列 arrays[1]: 2 番目の入力配列 out[0]: 最初の出力配列 out[1]: 2 番目の出力配列 N: 入力配列の長さ op_dtypes: 入力と出力のデータ型 strides: 各配列のストライド (メモリ上の要素間の距離)
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