NumPy C-API NPY_NSORTS エヌメラター：データサイエンティストのための必須ツール

利用可能なソートアルゴリズム

PYARRAY_SORT_RADIX: 基数ソートアルゴリズムを使用します。これは、整数をソートする場合に特に効率的なアルゴリズムです。
PYARRAY_SORT_MERGE: マージソートアルゴリズムを使用します。これは、安定したソートアルゴリズムであり、大きな配列をソートする場合に適しています。
PYARRAY_SORT_HEAP: ヒープソートアルゴリズムを使用します。これは、安定したソートアルゴリズムであり、要素の順序を維持する必要がある場合に適しています。
PYARRAY_SORT_QUICK: クイックソートアルゴリズムを使用します。これは、一般的に最も効率的なソートアルゴリズムの一つとされています。

NPY_NSORTS の使用方法

PyArray_Sort 関数を使用するには、以下のコード例のように NPY_NSORTS エヌメラターの値を kind パラメーターに渡す必要があります。

PyArray_Sort(arr, NPY_NSORTS, kind, order);

例

PyArray_Sort(arr, NPY_NSORTS, PYARRAY_SORT_QUICK, NPY_CORDER);

このコードは、arr 配列をクイックソートアルゴリズムを使用して昇順にソートします。

NPY_NSORTS エヌメラターは、NumPy C-API のヘッダーファイル numpy/ndarray.h で定義されています。

以下は、NPY_NSORTS エヌメラターを使用して配列をソートする C コードの例です。

#include <stdio.h>
#include <numpy/ndarray.h>

int main() {
  npy_intp dims[] = {5};
  npy_intp strides[] = {1};
  dtype_t *arr = (dtype_t *) PyArray_SimpleNewFromData(NDARRAY_INT, dims, strides, NULL);

  // 配列に値を割り当てる
  for (int i = 0; i < 5; i++) {
    arr[i] = 5 - i;
  }

  // 配列をソートする
  PyArray_Sort(arr, NPY_NSORTS, PYARRAY_SORT_QUICK, NPY_CORDER);

  // ソートされた配列を出力する
  for (int i = 0; i < 5; i++) {
    printf("%d ", arr[i]);
  }

  PyArray_DECREF(arr);
  return 0;
}

このコードを実行すると、以下の出力が得られます:

1 2 3 4 5

このコードは、arr 配列をクイックソートアルゴリズムを使用して昇順にソートし、ソートされた配列を出力します。

NPY_NSORTS エヌメラターは、NumPy C-API における PyArray_Sort 関数で使用されるエヌメラターです。このエヌメラターは、ソートアルゴリズムの種類を指定するために使用されます。

例 1: 整数配列をクイックソートで昇順にソート

#include <stdio.h>
#include <numpy/ndarray.h>

int main() {
  npy_intp dims[] = {5};
  npy_intp strides[] = {1};
  dtype_t arr[] = {5, 2, 4, 1, 3};  // 整数配列

  PyArray_SimpleNewFromData(NDARRAY_INT, dims, strides, arr);

  // 配列をソートする
  PyArray_Sort(arr, NPY_NSORTS, PYARRAY_SORT_QUICK, NPY_CORDER);

  // ソートされた配列を出力する
  for (int i = 0; i < 5; i++) {
    printf("%d ", arr[i]);
  }

  return 0;
}

例 2: 浮動小数点配列をヒープソートで降順にソート

#include <stdio.h>
#include <numpy/ndarray.h>

int main() {
  npy_intp dims[] = {3, 2};
  npy_intp strides[] = {2, 1};
  dtype_t arr[] = {2.3, 4.5, 1.2, 6.7, 3.4, 5.1};  // 浮動小数点配列

  PyArray_SimpleNewFromData(NDARRAY_FLOAT64, dims, strides, arr);

  // 配列をソートする
  PyArray_Sort(arr, NPY_NSORTS, PYARRAY_SORT_HEAP, NPY_FORTRANORDER);

  // ソートされた配列を出力する
  for (int i = 0; i < 3; i++) {
    for (int j = 0; j < 2; j++) {
      printf("%f ", arr[i * strides[0] + j * strides[1]]);
    }
    printf("\n");
  }

  return 0;
}

#include <stdio.h>
#include <numpy/ndarray.h>

int main() {
  npy_intp dims[] = {2};
  npy_intp strides[] = {sizeof(char) * 10};
  char *arr[] = {"こんにちは", "世界"};  // 文字列配列

  PyArray_SimpleNewFromData(NDARRAY_STRING, dims, strides, arr);

  // 配列をソートする
  PyArray_Sort(arr, NPY_NSORTS, PYARRAY_SORT_MERGE, NPY_NATORDER);

  // ソートされた配列を出力する
  for (int i = 0; i < 2; i++) {
    printf("%s\n", arr[i]);
  }

  return 0;
}

NPY_NATORDER は、自然順ソートを指定するために使用されます。
NPY_CORDER と NPY_FORTRANORDER は、配列の要素順序を指定するために使用されます。
NPY_NSORTS エヌメラターは、ソートアルゴリズムの種類を指定するために使用されます。
PyArray_Sort 関数は、NumPy C-API で配列をソートするために使用されます。
PyArray_SimpleNewFromData 関数は、NumPy C-API で配列を作成するために使用されます。
上記のコードは、あくまでも例であり、必要に応じて変更することができます。

このエヌメラターの代替方法として、以下の方法が考えられます。

文字列リテラルを使用する

NPY_NSORTS エヌメラターの各値には、対応する文字列リテラルが定義されています。これらの文字列リテラルを使用して、ソートアルゴリズムの種類を指定することができます。

例

PyArray_Sort(arr, NPY_NSORTS, "quicksort", NPY_CORDER);

利用可能な文字列リテラル

radixsort: 基数ソート
mergesort: マージソート
heapsort: ヒープソート
quicksort: クイックソート

カスタム関数を使用する

独自のソートアルゴリズムを実装したい場合は、カスタム関数を使用して、ソートアルゴリズムの種類を指定することができます。

例

int my_sort_function(const void *a, const void *b) {
  // ソートアルゴリズムを実装する
  // ...
}

PyArray_Sort(arr, NPY_NSORTS, my_sort_function, NPY_CORDER);

このコードは、my_sort_function 関数を使用して arr 配列をソートします。

NumPy の sort 関数を使用する

NumPy の sort 関数は、Python から配列をソートするために使用できます。この関数は、C-API を直接使用するよりもシンプルで、使いやすいです。

例

import numpy as np

arr = np.array([5, 2, 4, 1, 3])
arr.sort()
print(arr)  # [1 2 3 4 5]

NumPy の sort 関数は、最も使いやすく、シンプルですが、C-API を直接使用するよりもパフォーマンスが低くなる場合があります。
カスタム関数を使用する方法は、最も柔軟性がありますが、実装が複雑になります。
文字列リテラルを使用する方法は、最もシンプルですが、柔軟性に欠けます。
上記の代替方法は、それぞれメリットとデメリットがあります。

状況に応じて、最適な代替方法を選択してください。

enumerator NPY_NSORTS は、NumPy C-API でソートアルゴリズムの種類を指定するために使用されます。このエヌメラターの代替方法として、文字列リテラルを使用する方法、カスタム関数を使用する方法、NumPy の sort 関数を使用する方法があります。