NumPy C-API: 配列から要素を選択して新しい配列を作成する「PyArray_Choose()」を徹底解説

PyArray_Choose() は、NumPy C-APIにおいて、複数の配列から要素を選択して新しい配列を作成する関数です。各要素は、対応する条件に基づいて選択されます。

構文

PyObject *PyArray_Choose(
    int n,
    PyArrayObject **arrays,
    npy_bool *conditions,
    NPY_ORDER order,
    mode mode,
    npy_bool cast
);

引数

• cast: キャストを行うかどうか
• mode: キャストモード (NPY_SAFE または NPY_SAME_KIND)
• order: 新しい配列のメモリレイアウト (NPY_CORDER または NPY_FORTRANORDER)
• conditions: 各要素に対応する条件のリスト
• arrays: 条件に基づいて選択される配列のリスト
• n: 選択する要素の数

戻り値

成功した場合、新しい配列へのポインタを返します。失敗した場合、NULL を返します。

詳細

• cast は、キャストを行うかどうかを指定します。True を指定すると、必要に応じて要素の型を新しい配列の型に変換します。False を指定すると、型変換は行われません。
• mode は、キャストモードを指定します。NPY_SAFE を指定すると、新しい配列の型は入力配列の中で最も一般的な型になります。NPY_SAME_KIND を指定すると、新しい配列の型は入力配列の中で最初に選択された要素の型になります。
• order は、新しい配列のメモリレイアウトを指定します。NPY_CORDER を指定すると行優先順序、NPY_FORTRANORDER を指定すると列優先順序になります。
• conditions の各要素は、npy_bool 型でなければなりません。True は要素を選択することを示し、False は選択しないことを示します。
• arrays と conditions の長さはいずれも n でなければなりません。

#include <numpy/arrayobject.h>

int main() {
  // 3つの配列を準備する
  npy_intp dims[] = {3};
  PyArrayObject *array1 = PyArray_SimpleNewFromIntp(1, dims, NPY_INT32);
  PyArrayObject *array2 = PyArray_SimpleNewFromIntp(1, dims, NPY_INT32);
  PyArrayObject *array3 = PyArray_SimpleNewFromIntp(1, dims, NPY_INT32);

  // 各要素に対応する条件を準備する
  npy_bool conditions[] = {True, False, True};

  // 新しい配列を作成する
  PyArrayObject *newArray = PyArray_Choose(3, (PyArrayObject **)&array1, conditions, NPY_CORDER, NPY_SAFE, True);

  // 新しい配列の内容を確認する
  for (int i = 0; i < newArray->nbytes; i++) {
    printf("%d ", ((char *)newArray->data)[i]);
  }

  // 配列を解放する
  Py_DECREF(newArray);
  Py_DECREF(array1);
  Py_DECREF(array2);
  Py_DECREF(array3);

  return 0;
}

• PyArray_Choose() は、NumPy Python API で提供される np.choose() 関数のC言語版です。

---

#include <numpy/arrayobject.h>

int main() {
  // 3つの配列を準備する
  npy_intp dims[] = {3};
  PyArrayObject *array1 = PyArray_SimpleNewFromIntp(1, dims, NPY_INT32);
  PyArrayObject *array2 = PyArray_SimpleNewFromIntp(1, dims, NPY_INT32);
  PyArrayObject *array3 = PyArray_SimpleNewFromIntp(1, dims, NPY_INT32);

  // 各要素に対応する条件を準備する
  npy_bool conditions[] = {True, False, True};

  // 新しい配列を作成する
  PyArrayObject *newArray = PyArray_Choose(3, (PyArrayObject **)&array1, conditions, NPY_CORDER, NPY_SAFE, True);

  // 新しい配列の内容を確認する
  for (int i = 0; i < newArray->nbytes; i++) {
    printf("%d ", ((char *)newArray->data)[i]);
  }

  // 配列を解放する
  Py_DECREF(newArray);
  Py_DECREF(array1);
  Py_DECREF(array2);
  Py_DECREF(array3);

  return 0;
}

1. 3つの npy_int32 型の配列 array1、array2、array3 を作成します。
2. 各要素に対応する条件を npy_bool 型の配列 conditions に格納します。
3. PyArray_Choose() 関数を使用して、conditions に基づいて array1、array2、array3 から要素を選択し、新しい配列 newArray を作成します。
4. newArray の内容をループで確認します。
5. すべての配列を解放します。

このコードは、PyArray_Choose() 関数の基本的な使用方法を示しています。実際の使用例では、状況に応じてコードを調整する必要があります。

以下、このコードをより詳細に説明します。

配列の作成

npy_intp dims[] = {3};
PyArrayObject *array1 = PyArray_SimpleNewFromIntp(1, dims, NPY_INT32);
PyArrayObject *array2 = PyArray_SimpleNewFromIntp(1, dims, NPY_INT32);
PyArrayObject *array3 = PyArray_SimpleNewFromIntp(1, dims, NPY_INT32);

このコードは、以下の操作を実行します。

• PyArray_SimpleNewFromIntp(1, dims, NPY_INT32); は、指定された次元数、データ型 (NPY_INT32)、メモリレイアウト (CORDER) で新しいNumPy配列を作成します。
• npy_intp dims[] = {3}; は、各配列の次元数を定義する配列を宣言します。この場合、すべての配列は 1 次元で、3 つの要素を持ちます。

条件の格納

npy_bool conditions[] = {True, False, True};

このコードは、各要素に対応する条件を npy_bool 型の配列 conditions に格納します。

• False は、対応する要素を選択しないことを示します。
• True は、対応する要素を選択することを示します。

新しい配列の作成

PyArrayObject *newArray = PyArray_Choose(3, (PyArrayObject **)&array1, conditions, NPY_CORDER, NPY_SAFE, True);

このコードは、PyArray_Choose() 関数を使用して、conditions に基づいて array1、array2、array3 から要素を選択し、新しい配列 newArray を作成します。

• True は、必要に応じて要素の型を新しい配列の
• NPY_SAFE は、新しい配列の型を、入力配列の中で最も一般的な型に設定します。
• NPY_CORDER は、新しい配列のメモリレイアウトを CORDER に設定します。
• conditions は、各要素に対応する条件の配列です。
• (PyArrayObject **)&array1 は、選択する配列へのポインタの配列です。
• 3 は、選択する要素の数です。

---

代替方法の例

• ループによる要素選択
  

#include <numpy/arrayobject.h>

int main() {
  // 3つの配列を準備する
  npy_intp dims[] = {3};
  PyArrayObject *array1 = PyArray_SimpleNewFromIntp(1, dims, NPY_INT32);
  PyArrayObject *array2 = PyArray_SimpleNewFromIntp(1, dims, NPY_INT32);
  PyArrayObject *array3 = PyArray_SimpleNewFromIntp(1, dims, NPY_INT32);

  // 新しい配列を作成する
  PyArrayObject *newArray = PyArray_SimpleNewFromIntp(1, dims, NPY_INT32);

  // ループで各要素を選択する
  for (int i = 0; i < newArray->nbytes; i++) {
    if (conditions[i]) {
      ((char *)newArray->data)[i] = ((char *)array1->data)[i];
    } else if (i < array2->nbytes) {
      ((char *)newArray->data)[i] = ((char *)array2->data)[i];
    } else {
      ((char *)newArray->data)[i] = ((char *)array3->data)[i];
    }
  }

  // 配列を解放する
  Py_DECREF(newArray);
  Py_DECREF(array1);
  Py_DECREF(array2);
  Py_DECREF(array3);

  return 0;
}

このコードは、PyArray_Choose() の代わりにループを使用して要素を選択します。この方法は、PyArray_Choose() よりもシンプルでわかりやすいですが、PyArray_Choose() よりもパフォーマンスが低くなる可能性があります。

• NumPy Python API の np.choose() 関数
  

import numpy as np

# 3つの配列を準備する
array1 = np.array([1, 2, 3])
array2 = np.array([4, 5, 6])
array3 = np.array([7, 8, 9])

# 条件を準備する
conditions = np.array([True, False, True])

# 新しい配列を作成する
newArray = np.choose(conditions, [array1, array2, array3])

# 新しい配列の内容を確認する
print(newArray)

このコードは、NumPy Python API の np.choose() 関数を使用して要素を選択します。この方法は、PyArray_Choose() よりもシンプルでわかりやすく、Python コードで NumPy 操作を行う場合に適しています。

• カスタム C 関数
• PyArray_Take() 関数
• PyArray_Where() 関数と PyArray_Fill() 関数の組み合わせ

どの代替方法を選択するかは、状況によって異なります。

• 使用しているプログラミング言語
• 読みやすさ
• コードの簡潔性
• パフォーマンス