void PyUFunc_O_O() 関数で実現するオブジェクト型入力のユニバーサル関数
NumPy C-API: void PyUFunc_O_O() 関数解説
- 入力と出力バッファの確保: 関数は、入力と出力データを格納するためのメモリ領域を確保します。
- 入力データの型変換: 関数は、入力オブジェクトの型を、対応する NumPy 型に変換します。
- ユニバーサル関数の呼び出し: 関数は、指定されたユニバーサル関数を、変換された入力データを使用して呼び出します。
- 出力データの型変換: 関数は、ユニバーサル関数によって生成された出力データを、NumPy 型から Python オブジェクト型に変換します。
- 出力バッファの返却: 関数は、変換された出力データを格納するメモリ領域のポインタを返します。
- エラー処理: 関数は、処理中に発生したエラーを適切に処理します。
関数パラメータ
void PyUFunc_O_O(PyObject **out, PyObject **args, int* dimensions, Py_ssize_t* steps, void* func, int* strided, PyObject **arr, int* fast)
;
out
: 出力オブジェクトを格納するポインタargs
: 入力オブジェクトのリストdimensions
: 各入力配列の次元数を格納する配列steps
: 各入力配列のストライドを格納する配列func
: 実行するユニバーサル関数のポインタstrided
: 入力配列が連続メモリに格納されているかどうかを示すフラグarr
: 入力配列のリストfast
: 入力配列が最適化されているかどうかを示すフラグ
使用例
PyObject *out;
PyObject *args[2];
int dimensions[2] = {2, 3};
Py_ssize_t steps[2] = {sizeof(float), sizeof(float) * 3};
void* func = &PyUFunc_Add;
int strided[2] = {1, 1};
PyObject *arr[2];
// 入力オブジェクトを作成
arr[0] = PyArray_SimpleNewFromData(NDARRAY_FLOAT64, dimensions, steps, data1);
arr[1] = PyArray_SimpleNewFromData(NDARRAY_FLOAT64, dimensions, steps, data2);
// 出力オブジェクトを確保
out = PyArray_SimpleNewFromData(NDARRAY_FLOAT64, dimensions, steps, NULL);
// PyUFunc_O_O() 関数を実行
PyUFunc_O_O(&out, args, dimensions, steps, func, strided, arr, fast);
// 結果を処理
// ...
// 不要になったオブジェクトを解放
Py_DECREF(arr[0]);
Py_DECREF(arr[1]);
Py_DECREF(out);
注意事項
PyUFunc_O_O()
関数は、NumPy C-APIの一部であり、高度なプログラミング知識が必要です。- 関数を使用する前に、NumPy C-API のドキュメントをよく読んで理解することをお勧めします。
- 関数はメモリ管理を必要とするため、適切なメモリ管理を行う必要があります。
- 関数はエラー処理を行うため、エラー処理コードを適切に記述する必要があります。
NumPy C-API: サンプルコード集
以下、様々なタスクを実行するサンプルコードを紹介します。
NumPy配列の作成と初期化
#include <numpy/ndarray.h>
int main() {
// 10要素のfloat型配列を作成
npy_intp dims[] = {10};
PyArrayObject *array = PyArray_SimpleNewFromData(NDARRAY_FLOAT64, dims, NULL, NULL);
// 配列の要素に値を代入
for (int i = 0; i < 10; i++) {
((double *)PyArray_DATA(array))[i] = i * 2.0;
}
// 作成した配列を表示
PyArray_Print(array);
// 不要になった配列を解放
Py_DECREF(array);
return 0;
}
2つのNumPy配列の加算
#include <numpy/ndarray.h>
int main() {
// 2つの10要素のfloat型配列を作成
npy_intp dims[] = {10};
PyArrayObject *array1 = PyArray_SimpleNewFromData(NDARRAY_FLOAT64, dims, NULL, NULL);
PyArrayObject *array2 = PyArray_SimpleNewFromData(NDARRAY_FLOAT64, dims, NULL, NULL);
// 配列に値を代入
for (int i = 0; i < 10; i++) {
((double *)PyArray_DATA(array1))[i] = i;
((double *)PyArray_DATA(array2))[i] = i * 2;
}
// 結果を格納する出力配列を作成
PyArrayObject *result = PyArray_SimpleNew(dims, NDARRAY_FLOAT64);
// PyUFunc_Add()を使って2つの配列を加算
PyUFunc_Add(array1, array2, result, NULL, NULL, 0);
// 結果を表示
PyArray_Print(result);
// 不要になった配列を解放
Py_DECREF(array1);
Py_DECREF(array2);
Py_DECREF(result);
return 0;
}
NumPy配列のスライシング
#include <numpy/ndarray.h>
int main() {
// 20要素のfloat型配列を作成
npy_intp dims[] = {20};
PyArrayObject *array = PyArray_SimpleNewFromData(NDARRAY_FLOAT64, dims, NULL, NULL);
// 配列に値を代入
for (int i = 0; i < 20; i++) {
((double *)PyArray_DATA(array))[i] = i;
}
// 5番目から15番目までの要素を取り出す
PyArrayObject *slice = (PyArrayObject *)PyArray_Slice(array, 5, 15);
// スライスを表示
PyArray_Print(slice);
// 不要になった配列を解放
Py_DECREF(array);
Py_DECREF(slice);
return 0;
}
NumPy配列の転置
#include <numpy/ndarray.h>
int main() {
// 3行5列のfloat型配列を作成
npy_intp dims[] = {3, 5};
PyArrayObject *array = PyArray_SimpleNewFromData(NDARRAY_FLOAT64, dims, NULL, NULL);
// 配列に値を代入
for (int i = 0; i < 3; i++) {
for (int j = 0; j < 5; j++) {
((double *)PyArray_DATA(array))[i * 5 + j] = i * j;
}
}
// 転置された配列を作成
PyArrayObject *transpose = (PyArrayObject *)PyArray_Transpose(array, NULL);
// 転置された配列を表示
PyArray_Print(transpose);
// 不要になった配列を解放
高度な数学演算
- 行列積
- フーリエ変換
- 固有値・固有ベクトル計算
画像処理
- 画像の読み込みと書き込み
- 画像の回転・拡大・縮小
- フィルタ処理
機械学習
- 線形回帰
- サポートベクターマシン
- ニューラルネットワーク
これらのタスクを実行するには、より高度な NumPy C-API 関数や、NumPy と連携する C ライブラリを使用する必要があります。
- NumPy 関連書籍:
- "Pythonによる科学計算入門 NumPyとSciPyでデータ解析"
- "NumPy for Python Scientists"
NumPy C-API は、習得に時間と労力が必要ですが、習得すれば NumPy の機能を最大限に活用することができます。
何か具体的なタスクについて知りたいことがあれば、遠慮なく聞いてください。
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