NumPy C-APIにおける「npy_intp *PyArray_DIMS()」関数：詳細解説とサンプルコード

この関数は、以下の2つの引数を受け取ります。

arr: 対象となる NumPy 配列オブジェクトへのポインタ
ndims: 配列の次元数へのポインタ

PyArray_DIMS() 関数は、以下の処理を行います。

arr が有効な NumPy 配列オブジェクトであることを確認します。
arr の次元数 (ndims) を取得します。
arr の形状を指す npy_intp 型の配列を割り当てます。
arr の形状を割り当てられた配列にコピーします。
割り当てられた配列へのポインタを ndims に格納します。

PyArray_DIMS() 関数は、以下の値を返します。

失敗した場合: NULL
成功した場合: 割り当てられた配列へのポインタ

例

#include <numpy/ndarrayobject.h>

int main() {
  PyArrayObject *arr;
  npy_intp ndims;
  npy_intp *dims;

  // NumPy 配列を作成
  arr = PyArray_ZEROS(2, dims, NPY_INT64);

  // 配列の形状を取得
  dims = PyArray_DIMS(arr);
  ndims = PyArray_NDIM(arr);

  // 配列の形状を出力
  for (int i = 0; i < ndims; i++) {
    printf("%ld ", dims[i]);
  }
  printf("\n");

  // 使用が終わったら、割り当てられたメモリを解放
  PyArray_SAFE_RELEASE(arr);

  return 0;
}

このコードは、2次元の NumPy 配列を作成し、その形状を出力します。

PyArray_DIMS() 関数の注意点

PyArray_DIMS() 関数は、arr が変更された場合、形状が更新されない可能性があります。
PyArray_DIMS() 関数は、arr が有効な NumPy 配列オブジェクトであることを保証しません。
PyArray_DIMS() 関数は、割り当てられたメモリを解放する必要はありません。

PyArray_DIMS() 関数の代替手段

PyArray_DIMS() 関数の代替手段として、以下の方法を使用できます。

PyArray_SHAPE() 関数を使用して、配列の形状を直接取得する。
PyArray_NDIM() 関数を使用して、配列の次元数を取得する。

npy_intp *PyArray_DIMS() 関数は、NumPy C-APIにおいて、NumPy 配列の形状を取得するために使用されます。この関数は、arr が有効な NumPy 配列オブジェクトであることを確認し、arr の形状を指す npy_intp 型の配列を割り当て、arr の形状を割り当てられた配列にコピーします。

2D NumPy 配列の形状を取得する

#include <numpy/ndarrayobject.h>

int main() {
  PyArrayObject *arr;
  npy_intp ndims;
  npy_intp *dims;

  // 2D NumPy 配列を作成
  arr = PyArray_ZEROS(2, dims, NPY_INT64);

  // 配列の形状を取得
  dims = PyArray_DIMS(arr);
  ndims = PyArray_NDIM(arr);

  // 配列の形状を出力
  for (int i = 0; i < ndims; i++) {
    printf("%ld ", dims[i]);
  }
  printf("\n");

  // 使用が終わったら、割り当てられたメモリを解放
  PyArray_SAFE_RELEASE(arr);

  return 0;
}

このコードは、以下の処理を行います。

PyArray_ZEROS() 関数を使用して、2次元の NumPy 配列を作成します。
PyArray_DIMS() 関数を使用して、配列の形状を取得します。
PyArray_NDIM() 関数を使用して、配列の次元数を取得します。
取得した形状を標準出力に出力します。
PyArray_SAFE_RELEASE() 関数を使用して、割り当てられたメモリを解放します。

3D NumPy 配列の特定の次元におけるサイズを取得する

#include <numpy/ndarrayobject.h>

int main() {
  PyArrayObject *arr;
  npy_intp ndims;
  npy_intp *dims;
  int dim = 1;  // 取得したい次元

  // 3D NumPy 配列を作成
  arr = PyArray_ZEROS(3, dims, NPY_INT64);

  // 配列の形状を取得
  dims = PyArray_DIMS(arr);
  ndims = PyArray_NDIM(arr);

  // 指定された次元のサイズを出力
  printf("Dimension %d size: %ld\n", dim, dims[dim]);

  // 使用が終わったら、割り当てられたメモリを解放
  PyArray_SAFE_RELEASE(arr);

  return 0;
}

PyArray_ZEROS() 関数を使用して、3次元の NumPy 配列を作成します。
PyArray_DIMS() 関数を使用して、配列の形状を取得します。
PyArray_NDIM() 関数を使用して、配列の次元数を取得します。
dim 変数に、取得したい次元のインデックスを代入します。
dims[dim] を使用して、指定された次元のサイズを出力します。
PyArray_SAFE_RELEASE() 関数を使用して、割り当てられたメモリを解放します。

#include <numpy/ndarrayobject.h>

int main() {
  PyArrayObject *arr1, *arr2;
  npy_intp ndims1, ndims2;
  npy_intp *dims1, *dims2;

  // 2D int64 型 NumPy 配列を作成
  arr1 = PyArray_ZEROS(2, dims1, NPY_INT64);

  // 3D float32 型 NumPy 配列を作成
  arr2 = PyArray_ZEROS(3, dims2, NPY_FLOAT32);

  // 各配列の形状を取得
  dims1 = PyArray_DIMS(arr1);
  ndims1 = PyArray_NDIM(arr1);

  dims2 = PyArray_DIMS(arr2);
  ndims2 = PyArray_NDIM(arr2);

  // 各配列の形状を出力
  printf("Array 1 shape: ");
  for (int i = 0; i < ndims1; i++) {
    printf("%ld ", dims1[i]);
  }
  printf("\n");

  printf("Array 2 shape: ");
  for (int i = 0; i < ndims2; i++) {
    printf("%ld

PyArray_NDIM() と PyArray_SHAPE() 関数

この方法は、2つの関数を組み合わせることで、NumPy 配列の次元数と形状を取得します。

PyArray_NDIM(arr): 配列 arr の次元数を返します。
PyArray_SHAPE(arr): 配列 arr の形状を npy_intp 型の配列で返します。

利点

シンプルで分かりやすい
メモリ割り当てが不要

欠点

2つの関数を呼び出す必要がある
形状を別の配列にコピーする必要がある

例

#include <numpy/ndarrayobject.h>

int main() {
  PyArrayObject *arr;
  npy_intp ndims;
  npy_intp *shape;

  // NumPy 配列を作成
  arr = PyArray_ZEROS(2, NULL, NPY_INT64);

  // 次元数と形状を取得
  ndims = PyArray_NDIM(arr);
  shape = PyArray_SHAPE(arr);

  // 形状を出力
  for (int i = 0; i < ndims; i++) {
    printf("%ld ", shape[i]);
  }
  printf("\n");

  // 使用が終わったら、割り当てられたメモリを解放
  PyArray_SAFE_RELEASE(arr);

  return 0;
}

PyArray_IterNew() 関数

この方法は、NumPy 配列のイテレータを作成し、そのイテレータを使用して形状を要素ごとに取得する方法です。

PyArray_IterNew(arr): 配列 arr のイテレータを作成します。
PyArray_IterNext(iter): イテレータ iter から次の要素を取得します。

利点

メモリ割り当てが不要
他の目的にイテレータを使用できる

欠点

ループを使用して要素を個別に取得する必要がある
少し複雑

例

#include <numpy/ndarrayobject.h>

int main() {
  PyArrayObject *arr;
  PyArrayIterObject *iter;
  npy_intp *shape;
  int i;

  // NumPy 配列を作成
  arr = PyArray_ZEROS(2, NULL, NPY_INT64);

  // イテレータを作成
  iter = PyArray_IterNew(arr);

  // 形状を要素ごとに取得
  shape = PyArray_IterGetShape(iter);
  for (i = 0; i < PyArray_Iter_Size(iter); i++) {
    printf("%ld ", shape[i]);
    PyArray_IterNext(iter);
  }
  printf("\n");

  // イテレータを解放
  PyArray_Iter_Dealloc(iter);

  // 使用が終わったら、割り当てられたメモリを解放
  PyArray_SAFE_RELEASE(arr);

  return 0;
}

直接的なメモリアクセス

この方法は、NumPy 配列の内部構造体 (PyArrayObject) に直接アクセスして形状を取得する方法です。

利点

最も高速

欠点

複雑で危険
NumPy C-API の詳細な知識が必要

例

#include <numpy/ndarrayobject.h>

int main() {
  PyArrayObject *arr;
  npy_intp ndims;
  npy_intp *shape;

  // NumPy 配列を作成
  arr = PyArray_ZEROS(2, NULL, NPY_INT64);

  // 形状を取得
  ndims = arr->ndims;
  shape = arr->dimensions;

  // 形状を出力
  for (int i = 0; i < ndims; i++) {

PythonプログラミングでNumPy C-APIを使うなら知っておきたい！NPY_IGNOREマクロ

NPY_IGNORE マクロは、以下の状況で役立ちます。コードの簡潔化エラー処理コードを冗長にすることなく、エラー処理を無効化したい場合。パフォーマンスの向上頻繁に発生するが、アプリケーションにとって問題ないエラー処理をスキップすることで、パフォーマンスを向上させたい場合。

PythonプログラミングでNumPy C-APIを利用する：NPY_MAXDIMSに関する注意点

古いコードとの互換性を維持するために使用されます。NumPy 2.0 以前のコードは、NPY_MAXDIMS が 32 であることを前提としている場合があります。C-API 関数の動作を決定します。多くの C-API 関数は NPY_MAXDIMS で定義された次元数を超える配列を処理できません。

NumPy 配列の効率的なバッファリング: NPY_MIN_BUFSIZE と代替方法

NumPy 関数は、配列データを処理するために内部的にバッファリングを行います。このバッファは、配列の要素を効率的に処理するために必要となります。NPY_MIN_BUFSIZE は、このバッファの最小サイズを定義することで、NumPy 関数が適切なメモリ割り当てを行うことを保証します。

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

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。

NumPy C-API の enum NPY_SELECTKIND を駆使して、高速かつ効率的な要素抽出を実現

NPY_SELECT_RANDOM ランダムな順序で要素を選択します。NPY_SELECT_BACKWARDS 逆順に要素を選択します。NPY_SELECT_NEAREST 最も近いメモリ位置に格納されている要素を選択します。NPY_SELECT_STANDARD 標準的なメモリ配置で格納されている要素のみを選択します。

NumPy C-APIにおけるソートアルゴリズム：ヒープソートの代替方法

ヒープソートは、データの構造化と操作に効率的なデータ構造であるヒープを用いたソートアルゴリズムです。他のソートアルゴリズムと比較して、平均時間複雑度が O(n log n) と低く、空間複雑度も O(1) と低いため、効率的なソートアルゴリズムとして知られています。

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

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。

Python でも C 言語でも自在: NumPy C-API で NPY_SUBTYPE_PRIORITY を使いこなす

複数のサブタイプが同じ優先順位を持つ場合は、他の基準に基づいてサブタイプが選択されます。値が高いほど、サブタイプが優先されます。NPY_SUBTYPE_PRIORITY は、0 から 255 までの整数値です。例この例では、subtypes[2] の優先順位が最も高いため、出力は MySubType2 となります。

NumPy C-API: 「PyArray_All()」関数を使いこなして、配列の要素を賢く検査しよう！

PyArray_All() 関数は、NumPy 配列内のすべての要素が真であるかどうかを判定します。論理演算子 all() の C-API 版と捉えると理解しやすくなります。機能エラーが発生した場合は NULL を返します。少なくとも1つの要素が偽であれば 0 を返します。

NumPy C-API: PyObject *PyArray_Any() 関数詳細解説と代替方法

PyArray_Any() は、NumPy C-API において、NumPy 配列の要素がすべて真偽値 True となるかどうかを検証する関数です。機能エラーが発生した場合、NULL を返します。配列が空の場合、関数結果は Py_False を返します。