パフォーマンス向上への道：NumPy C コード解説で高速化の秘訣を探る

ページは、インデキシングという重要なトピックに焦点を当てています。具体的には、整数、newaxis、スライス、省略記号、整数配列/配列類似型（高度）を使用したインデキシングについて説明します。

各セクションでは、関連する C コード例を示し、コードがどのように機能し、どのような結果を生成するかを詳細に説明します。また、パフォーマンスのヒントや潜在的な落とし穴に関する洞察も提供します。

このガイドは、NumPy の C コードベースの深い理解を築きたい開発者にとって役立ちます。しかし、これは高度なトピックであり、NumPy の使用方法に関する基本的な知識があることを前提としています。

リソース

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整数インデキシング

次のコード例は、整数インデキシングを使用して NumPy 配列から要素を取得する方法を示しています。

#include <numpy/ndarray.h>

int main() {
  npy_intp ndims = 2;
  npy_intp shape[ndims] = {5, 7};

  // 配列を作成
  ndarray *arr = PyArray_SimpleNew(ndims, shape, NPY_INT32);

  // 配列に値を割り当て
  for (int i = 0; i < arr->ndims; ++i) {
    for (int j = 0; j < arr->shape[i]; ++j) {
      ((npy_int32 *)arr->data)[i * arr->strides[0] + j] = i * j;
    }
  }

  // 整数インデックスを使用して要素を取得
  npy_intp indices[2] = {2, 3};
  npy_int32 value = ((npy_int32 *)arr->data)[indices[0] * arr->strides[0] + indices[1]];

  printf("arr[2, 3] = %d\n", value);

  // 配列を解放
  PyArray_DECREF(arr);

  return 0;
}

このコードは、5 行 7 列の 2 次元 NumPy 整数配列を作成します。次に、ループを使用して配列に値を割り当てます。最後に、arr[2, 3] の値を取得して印刷します。

newaxis インデキシング

newaxis インデキシングを使用して、新しい次元を配列に追加する方法を示すコード例を次に示します。

#include <numpy/ndarray.h>

int main() {
  npy_intp ndims = 1;
  npy_intp shape[ndims] = {5};

  // 配列を作成
  ndarray *arr = PyArray_SimpleNew(ndims, shape, NPY_INT32);

  // 配列に値を割り当て
  for (int i = 0; i < arr->shape[0]; ++i) {
    ((npy_int32 *)arr->data)[i] = i;
  }

  // newaxis を使用して新しい次元を追加
  ndarray *new_arr = PyArray_NewCopy(arr, NPY_ANYORDER, NULL, NULL, 1, &ndims);
  new_arr->dimensions[ndims - 1] = 1;

  // 新しい配列の要素にアクセス
  npy_intp indices[2] = {2, 0};
  npy_int32 value = ((npy_int32 *)new_arr->data)[indices[0] * new_arr->strides[0] + indices[1]];

  printf("new_arr[2, 0] = %d\n", value);

  // 配列を解放
  PyArray_DECREF(arr);
  PyArray_DECREF(new_arr);

  return 0;
}

このコードは、5 つの要素を持つ 1 次元 NumPy 整数配列を作成します。次に、newaxis を使用して新しい次元を配列に追加します。最後に、新しい配列の要素 new_arr[2, 0] の値を取得して印刷します。

スライスインデキシングを使用して、NumPy 配列の部分配列を取得する方法を示すコード例を次に示します。

#include <numpy/ndarray.h>

int main() {
  npy_intp ndims = 2;
  npy_intp shape[ndims] = {5, 7};

  // 配列を作成
  ndarray *arr = PyArray_SimpleNew(ndims, shape, NPY_INT32);

  // 配列に値を割り当て
  for (int i = 0; i < arr->ndims; ++i) {
    for (int j = 0; j < arr->shape[i]; ++j) {
      ((npy_int32 *)arr->data)[i * arr->strides[0] + j] = i * j;
    }
  }

  // スライスを使用して部分配列を取得

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NumPy チュートリアルとドキュメントを読む

NumPy 公式ウェブサイトには、NumPy の使用方法を学ぶのに役立つチュートリアルとドキュメントが豊富に用意されています。特に、以下のリソースが役立ちます。

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NumPy C コードに関する情報を提供しているオンラインリソースがいくつかあります。特に役立つリソースをいくつか紹介します。

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NumPy に焦点を当てた書籍がいくつか出版されています。これらの書籍は、NumPy の内部実装に関する詳細な情報を提供することができます。特に、以下の書籍がおすすめです。

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