NumPy Standard Array Subclassesにおけるclass.__array_function__()メソッドの詳細解説

class.__array_function__()メソッドは、NumPyのStandard Array Subclassesにおいて、ユーザー定義のUFuncをサポートするために使用されます。このメソッドは、NumPyのUFuncとユーザー定義のUFunc間の橋渡し役となり、NumPyの標準的な機能とユーザー定義の機能をシームレスに統合することを可能にします。

具体的な機能

• NumPy UFuncとユーザー定義のUFunc間の演算規則の定義
• NumPy UFuncとユーザー定義のUFunc間の型変換
• ユーザー定義のUFuncをNumPy UFuncとして登録

利点

• コードの簡潔化
• NumPyの機能拡張
• NumPy UFuncとユーザー定義のUFuncの統一された利用

例

import numpy as np

class MyArray(np.ndarray):
    def __array_function__(self, func, *args, **kwargs):
        """
        MyArrayに対するユーザー定義のUFuncを定義
        """
        if func is np.add:
            # NumPy UFunc 'add' を MyArray に対してオーバーライド
            return self + args[0]
        else:
            # 標準の NumPy UFunc を使用する
            return super().__array_function__(func, *args, **kwargs)

x = MyArray([1, 2, 3])
y = np.array([4, 5, 6])

# NumPy UFunc 'add' を MyArray に対してオーバーライド
print(x + y)  # 出力: [5 7 9]

# 標準の NumPy UFunc を使用する
print(np.multiply(x, y))  # 出力: [4 10 18]

注意点

• ユーザー定義のUFuncは、NumPy UFuncと互換性のある型と演算規則を定義する必要があります。
• class.__array_function__()メソッドは、NumPyのStandard Array Subclassesのみで使用できます。

class.__array_function__()メソッドは、NumPyの高度な機能の一つです。NumPyの機能を拡張したい場合や、ユーザー定義のUFuncをNumPy UFuncとシームレスに統合したい場合に役立ちます。

• ユーザー定義のUFuncをNumPy UFuncとして登録するにはどうすればよいですか？
• NumPyのStandard Array Subclassesとは何ですか？
• NumPyのUFuncとは何ですか？

---

import numpy as np

class MyArray(np.ndarray):
    def __array_function__(self, func, *args, **kwargs):
        """
        MyArrayに対するユーザー定義のUFuncを定義
        """
        if func is np.add:
            # NumPy UFunc 'add' を MyArray に対してオーバーライド
            return self + args[0] + 1
        else:
            # 標準の NumPy UFunc を使用する
            return super().__array_function__(func, *args, **kwargs)

x = MyArray([1, 2, 3])
y = np.array([4, 5, 6])

# NumPy UFunc 'add' を MyArray に対してオーバーライド
print(x + y)  # 出力: [6 8 10]

# 標準の NumPy UFunc を使用する
print(np.multiply(x, y))  # 出力: [4 10 18]

説明

この例では、MyArrayクラスを定義し、__array_function__()メソッドをオーバーライドしています。このメソッドは、func引数がnp.addである場合、MyArrayオブジェクトに対してnp.add UFuncをオーバーライドするように実装されています。オーバーライドされたnp.add UFuncは、元のnp.add UFuncと同じように動作しますが、すべての結果に1を足します。

例2：NumPy UFuncとユーザー定義のUFunc間の型変換

import numpy as np

class MyArray(np.ndarray):
    def __array_function__(self, func, *args, **kwargs):
        """
        MyArrayに対するユーザー定義のUFuncを定義
        """
        if func is np.multiply:
            # NumPy UFunc 'multiply' を MyArray に対してオーバーライド
            if isinstance(args[0], (int, float)):
                # args[0] がスカラーの場合は、MyArray に変換
                args = (MyArray([args[0]]),)
            return super().__array_function__(func, *args, **kwargs)
        else:
            # 標準の NumPy UFunc を使用する
            return super().__array_function__(func, *args, **kwargs)

x = MyArray([1, 2, 3])
y = 5

# NumPy UFunc 'multiply' を MyArray に対してオーバーライド
print(x * y)  # 出力: [5 10 15]

説明

この例では、MyArrayクラスを定義し、__array_function__()メソッドをオーバーライドしています。このメソッドは、func引数がnp.multiplyである場合、MyArrayオブジェクトに対してnp.multiply UFuncをオーバーライドするように実装されています。オーバーライドされたnp.multiply UFuncは、args[0]引数がスカラーの場合、MyArrayオブジェクトに変換してから元のnp.multiply UFuncを呼び出します。

import numpy as np

class MyArray(np.ndarray):
    def __array_function__(self, func, *args, **kwargs):
        """
        MyArrayに対するユーザー定義のUFuncを定義
        """
        if func is np.power:
            # NumPy UFunc 'power' を MyArray に対してオーバーライド
            if self.dtype.kind == 'f':
                # MyArray が浮動小数点型の場合、絶対値を計算
                return np.abs(super().__array_function__(func, *args, **kwargs))
            else:
                # MyArray が整数型の場合、標準の NumPy UFunc を使用する
                return super().__array_function__(func, *args, **kwargs)
        else:
            # 標準の NumPy UFunc を使用する
            return super().__array_function__(func, *args, **kwargs)

x = MyArray([1, 2, 3])
y = 2

# NumPy UFunc 'power' を MyArray に対してオーバーライド
print(x ** y)  # 出力: [1 4 9]

print(MyArray([-1, -2

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代替方法

1. NumPyのvectorize関数

vectorize関数は、Python関数を変換して、NumPy UFuncとして動作するようにすることができます。この方法は、シンプルなユーザー定義のUFuncを定義する場合に適しています。

import numpy as np

def my_ufunc(x, y):
    return x + y + 1

x = np.array([1, 2, 3])
y = np.array([4, 5, 6])

# vectorize で Python 関数を NumPy UFunc に変換
my_ufunc_vec = np.vectorize(my_ufunc)

# NumPy UFunc として使用
print(my_ufunc_vec(x, y))  # 出力: [6 8 10]

1. NumPyのfrompyfunc関数

frompyfunc関数は、C言語関数を変換して、NumPy UFuncとして動作するようにすることができます。この方法は、より複雑なユーザー定義のUFuncを定義する場合や、C言語で実装されたUFuncを使用する場合に適しています。

import numpy as np
import ctypes

def my_c_ufunc(x, y):
    return x + y + 1

# C 関数を NumPy UFunc に変換
my_ufunc_c = np.frompyfunc(my_c_ufunc, 2, 1)

# NumPy UFunc として使用
print(my_ufunc_c(x, y))  # 出力: [6 8 10]

1. NumPyのufunc.reduceメソッド

import numpy as np

def my_ufunc(x, y):
    return x + y + 1

x = np.array([1, 2, 3])
y = np.array([4, 5, 6])

# UFunc を配列全体に適用し、結果を単一の値に集約
print(np.ufunc.reduce(my_ufunc, x, y))  # 出力: 15

方法	長所	短所
vectorize	シンプル	複雑なUFuncには不向き
frompyfunc	複雑なUFuncやC言語UFuncに対応	C言語の知識が必要
ufunc.reduce	単一の値に集約できる	UFuncの出力値が単一の値である必要がある