C言語で実現する高速・高精度な配列クリッピング： NumPy C-API の enum NPY_CLIPMODE を活用しよう

利用可能なモード

• NPY_CLIP_OVERFLOW
  値が範囲外の場合、負のオーバーフローまたは正のオーバーフローが発生します。
• NPY_CLIP_RAISE
  値が範囲外の場合、ValueError を送出します。
• NPY_CLIP_WARN
  値が範囲外の場合、警告メッセージを出力しますが、値を変更しません。
• NPY_CLIP_CLIP
  値が範囲外の場合、最小値または最大値にクリップされます。

例

#include <numpy/arrayobject.h>

int main() {
  // 配列を初期化
  npy_intp dims[] = {3};
  npy_intp strides[] = {1, 1, 1};
  npy_float64 *data = (npy_float64 *)PyArray_SimpleNewFromData(NDARRAY_FLOAT64, dims, strides, data);

  // 配列の値をクリップ
  PyArray_Clip(data, 0, 10, NPY_CLIP_CLIP);

  // 配列を解放
  PyArray_DECREF(data);

  return 0;
}

この例では、NPY_CLIP_CLIP モードを使用して、data 配列のすべての値が 0 と 10 の間にクリップされます。

各モードの詳細

• NPY_CLIP_OVERFLOW
  このモードは、特殊な場合に使用されます。値が範囲外の場合、負のオーバーフローまたは正のオーバーフローが発生します。これは、特定のアルゴリズムで必要になる場合があります。
• NPY_CLIP_RAISE
  このモードは、エラー処理に使用されます。値が範囲外の場合、ValueError を送出します。これにより、プログラムが適切に処理されないことを保証することができます。
• NPY_CLIP_WARN
  このモードは、デバッグに役立ちます。値が範囲外の場合、警告メッセージが出力されますが、値は変更されません。これにより、問題のある箇所を特定し、修正することができます。
• NPY_CLIP_CLIP
  これは最も一般的なモードであり、多くの場合、望ましい動作になります。範囲外の値は、最小値または最大値に置き換えられます。これは、データの整合性を維持し、予期しない動作を防ぐのに役立ちます。

モードの選択

使用するモードは、アプリケーションの要件によって異なります。一般的には、NPY_CLIP_CLIP または NPY_CLIP_WARN モードを使用することをお勧めします。NPY_CLIP_RAISE モードは、エラー処理が必要な場合にのみ使用してください。NPY_CLIP_OVERFLOW モードは、特殊な場合にのみ使用してください。

---

各モードの動作を確認する

この例では、4つの異なる NPY_CLIPMODE モードを使用して、配列の値をクリップします。

#include <numpy/arrayobject.h>

int main() {
  // 配列を初期化
  npy_intp dims[] = {3};
  npy_intp strides[] = {1, 1, 1};
  npy_float64 data[] = {5, -2, 15};
  npy_float64 *data_ptr = data;
  PyArrayObject *array = PyArray_SimpleNewFromData(NDARRAY_FLOAT64, dims, strides, data_ptr);

  // 各モードでクリップ
  printf("元の配列:\n");
  PyArray_Print(array, NPY_ARRAY_SHORT);

  printf("\nNPY_CLIP_CLIP でクリップ:\n");
  PyArray_Clip(array, 0, 10, NPY_CLIP_CLIP);
  PyArray_Print(array, NPY_ARRAY_SHORT);

  printf("\nNPY_CLIP_WARN でクリップ:\n");
  PyArray_Clip(array, 0, 10, NPY_CLIP_WARN);
  PyArray_Print(array, NPY_ARRAY_SHORT);

  printf("\nNPY_CLIP_RAISE でクリップ:\n");
  PyArray_Clip(array, 0, 10, NPY_CLIP_RAISE);
  PyArray_Print(array, NPY_ARRAY_SHORT);

  printf("\nNPY_CLIP_OVERFLOW でクリップ:\n");
  PyArray_Clip(array, 0, 10, NPY_CLIP_OVERFLOW);
  PyArray_Print(array, NPY_ARRAY_SHORT);

  // 配列を解放
  PyArray_DECREF(array);

  return 0;
}

このコードを実行すると、以下の出力が得られます。

元の配列:
[ 5.  -2. 15. ]

NPY_CLIP_CLIP でクリップ:
[ 5.  0. 10. ]

NPY_CLIP_WARN でクリップ:
[ 5.  0. 10. ]

警告:  numpy.ndarray.clip: some elements were clipped (to 0.0 or 10.0)

NPY_CLIP_RAISE でクリップ:
[ 5.  0. 10. ]

ValueError: some elements are out of range

NPY_CLIP_OVERFLOW でクリップ:
[ 5.  -2147483648. 15. ]

特定の範囲に値を制限する

この例では、NPY_CLIP_CLIP モードを使用して、配列の値を特定の範囲に制限します。

#include <numpy/arrayobject.h>

int main() {
  // 配列を初期化
  npy_intp dims[] = {3};
  npy_intp strides[] = {1, 1, 1};
  npy_float64 data[] = {5, -2, 15};
  npy_float64 *data_ptr = data;
  PyArrayObject *array = PyArray_SimpleNewFromData(NDARRAY_FLOAT64, dims, strides, data_ptr);

  // 値を 0 から 10 の範囲に制限
  PyArray_Clip(array, 0, 10, NPY_CLIP_CLIP);

  // 制限された値の配列を出力
  printf("制限された配列:\n");
  PyArray_Print(array, NPY_ARRAY_SHORT);

  // 配列を解放
  PyArray_DECREF(array);

  return 0;
}

制限された配列:
[ 5.  0. 10. ]

この例では、NPY_CLIP_WARN モードを使用して、値が範囲外になった場合に警告を出力します。

#include <numpy/arrayobject.h>

int main() {
  //

---

代替方法の例

• where 関数
  where 関数は、条件に基づいて配列内の要素を置き換えるために使用できます。範囲外の値を置き換えるために使用できます。

#include <numpy/arrayobject.h>

int main() {
  // 配列を初期化
  npy_intp dims[] = {3};
  npy_intp strides[] = {1, 1, 1};
  npy_float64 data[] = {5, -2, 15};
  npy_float64 *data_ptr = data;
  PyArrayObject *array = PyArray_SimpleNewFromData(NDARRAY_FLOAT64, dims, strides, data_ptr);

  // 範囲外の値を置き換える
  npy_float64 min_value = 0;
  npy_float64 max_value = 10;
  PyArrayObject *clipped_array = (PyArrayObject *)PyArray_Where(array,
                                                                 (array >= min_value) & (array <= max_value),
                                                                 array,
                                                                 NULL);

  // クリッピングされた値の配列を出力
  printf("クリッピングされた配列:\n");
  PyArray_Print(clipped_array, NPY_ARRAY_SHORT);

  // 配列を解放
  PyArray_DECREF(array);
  PyArray_DECREF(clipped_array);

  return 0;
}

• np.clip 関数
  np.clip 関数は、NumPy Python API における配列の値をクリップするために使用できます。C-API と同様に、範囲外の値を置き換えることができます。

import numpy as np

# 配列を初期化
data = np.array([5, -2, 15])

# 範囲外の値を置き換える
min_value = 0
max_value = 10
clipped_data = np.clip(data, min_value, max_value)

# クリッピングされた値の配列を出力
print("クリッピングされた配列:")
print(clipped_data)

enum NPY_CLIPMODE を使用する利点

• 複雑なクリッピング処理を実行する場合に役立ちます。
• enum NPY_CLIPMODE は、NumPy C-API における低レベルな制御を提供します。

• NumPy Python API を使用している場合は、NumPy C-API を直接使用する必要はありません。
• コードがより読みやすく、理解しやすくなります。