PythonとC言語の融合：NumPy C-API「NPY_OUT_ARRAY」で実現する高度なデータ操作

NPY_OUT_ARRAY の使用例

#include <numpy/ndarray.h>

void my_numpy_function(int n, PyArrayObject **out_array) {
  // NumPy 関数の処理...

  // 新しい配列を作成
  npy_intp dims[] = {n};
  PyArrayObject *array = PyArray_SimpleNew(1, dims, NPY_INT32);

  // 配列データを初期化する
  // ...

  // 出力配列を設定
  *out_array = array;
}

int main() {
  int n = 10;
  PyArrayObject *out_array = NULL;

  // NumPy 関数を実行
  my_numpy_function(n, &out_array);

  // 出力配列を使用する
  // ...

  // 出力配列を解放
  Py_DECREF(out_array);

  return 0;
}

この例では、my_numpy_function 関数は n 個の要素を持つ新しい NPY_INT32 配列を作成し、out_array パラメータに設定します。main 関数は my_numpy_function 関数を呼び出し、出力配列を取得して処理します。処理が完了したら、Py_DECREF 関数を使用して出力配列を解放します。

NPY_OUT_ARRAY の利点

• NumPy 関数と Python コードの間でデータのコピーを削減できます。
• メモリ管理をより効率的に行うことができます。
• NumPy 関数によって作成された新しい配列を、Python コード内で直接操作できます。

• my_numpy_function 関数は、out_array パラメータに有効な配列オブジェクトを設定する必要があります。
• out_array パラメータは、my_numpy_function 関数が実行される前に NULL に設定する必要があります。

• NumPy C-API を使用するには、C 言語のプログラミング知識が必要です。
• NumPy C-API は、NumPy 関数と Python コードの間で直接データを渡すための低レベルなインターフェースです。NumPy 関数の使用に慣れていない場合は、NumPy 関数を使用するためのより高レベルなインターフェースを使用することをお勧めします。

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#include <numpy/ndarray.h>

void my_numpy_function(int n, PyArrayObject **out_array) {
  // NumPy 関数の処理...

  // 新しい配列を作成
  npy_intp dims[] = {n};
  PyArrayObject *array = PyArray_SimpleNew(1, dims, NPY_INT32);

  // 配列データを初期化する
  for (int i = 0; i < n; i++) {
    ((int *)array->data)[i] = i * i;
  }

  // 出力配列を設定
  *out_array = array;
}

int main() {
  int n = 10;
  PyArrayObject *out_array = NULL;

  // NumPy 関数を実行
  my_numpy_function(n, &out_array);

  // 出力配列を平方根で処理
  for (int i = 0; i < n; i++) {
    ((int *)out_array->data)[i] = sqrt(((int *)out_array->data)[i]);
  }

  // 出力配列を印刷
  for (int i = 0; i < n; i++) {
    printf("%d ", ((int *)out_array->data)[i]);
  }
  printf("\n");

  // 出力配列を解放
  Py_DECREF(out_array);

  return 0;
}

この例では、my_numpy_function 関数は n 個の要素を持つ新しい NPY_INT32 配列を作成し、Python コード内で平方根で処理します。

例 2: NumPy 関数から 2 つの出力配列を受け取る

#include <numpy/ndarray.h>

void my_numpy_function(int n, PyArrayObject **out_array1, PyArrayObject **out_array2) {
  // NumPy 関数の処理...

  // 新しい配列を作成
  npy_intp dims[] = {n};
  PyArrayObject *array1 = PyArray_SimpleNew(1, dims, NPY_INT32);
  PyArrayObject *array2 = PyArray_SimpleNew(1, dims, NPY_INT32);

  // 配列データを初期化する
  for (int i = 0; i < n; i++) {
    ((int *)array1->data)[i] = i;
    ((int *)array2->data)[i] = i * i;
  }

  // 出力配列を設定
  *out_array1 = array1;
  *out_array2 = array2;
}

int main() {
  int n = 10;
  PyArrayObject *out_array1 = NULL;
  PyArrayObject *out_array2 = NULL;

  // NumPy 関数を実行
  my_numpy_function(n, &out_array1, &out_array2);

  // 出力配列1を印刷
  for (int i = 0; i < n; i++) {
    printf("%d ", ((int *)out_array1->data)[i]);
  }
  printf("\n");

  // 出力配列2を印刷
  for (int i = 0; i < n; i++) {
    printf("%d ", ((int *)out_array2->data)[i]);
  }
  printf("\n");

  // 出力配列を解放
  Py_DECREF(out_array1);
  Py_DECREF(out_array2);

  return 0;
}

この例では、my_numpy_function 関数は n 個の要素を持つ 2 つの新しい配列 (NPY_INT32 と NPY_INT64) を作成し、それぞれ out_array1 と out_array2 パラメータに設定します。

これらの例は、NumPy C-API の NPY_OUT_ARRAY マクロの使い方を理解するのに役立つことを願っています。

• NumPy C-API の使用には、C 言語のプログラミング知識が必要です。

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PyArray_NewFromDescr 関数を使用する

PyArray_NewFromDescr 関数を使用して、NumPy 関数から出力配列を直接作成できます。この方法は、NPY_OUT_ARRAY マクロを使用するよりも柔軟性が高く、より詳細な制御が可能です。

#include <numpy/ndarray.h>

void my_numpy_function(int n, PyArrayObject **out_array) {
  // NumPy 関数の処理...

  // 出力配列を作成
  PyArray_Descr *descr = PyArray_DescrNew(NPY_INT32);
  npy_intp dims[] = {n};
  PyArrayObject *array = PyArray_NewFromDescr(descr, 1, dims, NULL, NULL, NULL, NPY_ORDER_C, NULL);

  // 配列データを初期化する
  for (int i = 0; i < n; i++) {
    ((int *)array->data)[i] = i * i;
  }

  // 出力配列を設定
  *out_array = array;
}

int main() {
  int n = 10;
  PyArrayObject *out_array = NULL;

  // NumPy 関数を実行
  my_numpy_function(n, &out_array);

  // 出力配列を処理する
  // ...

  // 出力配列を解放
  Py_DECREF(out_array);

  return 0;
}

PyArray_Return マクロを使用する

PyArray_Return マクロを使用して、NumPy 関数から出力配列を直接返します。この方法は、NPY_OUT_ARRAY マクロを使用するよりも簡潔ですが、柔軟性が低くなります。

#include <numpy/ndarray.h>

PyArrayObject *my_numpy_function(int n) {
  // NumPy 関数の処理...

  // 出力配列を作成
  PyArray_Descr *descr = PyArray_DescrNew(NPY_INT32);
  npy_intp dims[] = {n};
  PyArrayObject *array = PyArray_NewFromDescr(descr, 1, dims, NULL, NULL, NULL, NPY_ORDER_C, NULL);

  // 配列データを初期化する
  for (int i = 0; i < n; i++) {
    ((int *)array->data)[i] = i * i;
  }

  // 出力配列を返す
  return array;
}

int main() {
  int n = 10;
  PyArrayObject *out_array = NULL;

  // NumPy 関数を実行
  out_array = my_numpy_function(n);

  // 出力配列を処理する
  // ...

  // 出力配列を解放
  Py_DECREF(out_array);

  return 0;
}

PyArray_SimpleNew 関数と PyArray_Copy 関数を使用する

PyArray_SimpleNew 関数を使用して新しい空の配列を作成し、PyArray_Copy 関数を使用して NumPy 関数の出力データをその配列にコピーします。この方法は、NPY_OUT_ARRAY マクロを使用するよりも複雑ですが、メモリ管理をより詳細に制御できます。

#include <numpy/ndarray.h>

void my_numpy_function(int n, PyArrayObject **out_array) {
  // NumPy 関数の処理...

  // 出力配列を作成
  npy_intp dims[] = {n};
  PyArrayObject *array = PyArray_SimpleNew(1, dims, NPY_INT32);

  // 配列データを初期化する
  for (int i = 0; i < n; i++) {
    ((int *)array->data)[i] = i * i;
  }

  // 出力配列をコピー
  *out_array = PyArray_Copy(array);
  Py_DECREF(array);
}

int main() {
  int n = 10;
  PyArrayObject *out_array = NULL;

  // NumPy 関数