C連続メモリ？Fortran連続メモリ？NumPy配列のメモリレイアウトを自由自在に操る「void PyArray_ENABLEFLAGS()」

関数詳細

戻り値
なし
- t: 操作対象の NumPy 配列へのポインタ
- flags: 有効にするフラグのビットマスク。使用可能なフラグは、NPY_ARRAY_FLAGS マクロで定義されています。

機能

PyArray_ENABLEFLAGS() 関数は、指定されたフラグを t で指される NumPy 配列に対して有効にします。有効にできるフラグは、NPY_ARRAY_FLAGS マクロで定義されており、以下のようなものがあります。

NPY_WRITEABLE: 配列の内容が書き換え可能であることを示します。
NPY_CONTIGUOUS: 配列が連続メモリに格納されていることを示します。
NPY_F_CONTIGUOUS: 配列が Fortran 形式の連続メモリに格納されていることを示します。
NPY_C_CONTIGUOUS: 配列が C 形式の連続メモリに格納されていることを示します。

例

#include <numpy/arrayobject.h>

int main() {
  PyArrayObject *arr;

  // 配列を初期化
  arr = PyArray_ZEROS(3, NPY_DOUBLE);

  // C 形式の連続メモリに格納されていることを示すフラグを有効にする
  PyArray_ENABLEFLAGS(arr, NPY_C_CONTIGUOUS);

  // ...

  // 配列を解放
  Py_DECREF(arr);

  return 0;
}

この例では、PyArray_ENABLEFLAGS() 関数を使用して、arr 配列が C 形式の連続メモリに格納されていることを示すフラグを有効にしています。

注意点

有効にするフラグは、配列のデータ型や形状と互換性があることを確認する必要があります。互換性のないフラグを有効にすると、予期しない動作やエラーが発生する可能性があります。
PyArray_ENABLEFLAGS() 関数は、配列の内容を変更しません。フラグのみを変更します。

この説明が、NumPy C-APIにおける void PyArray_ENABLEFLAGS() 関数の理解に役立つことを願っています。

例 1: 配列を C 形式の連続メモリに格納

#include <numpy/arrayobject.h>

int main() {
  PyArrayObject *arr;

  // 配列を初期化
  arr = PyArray_ZEROS(3, NPY_DOUBLE);

  // C 形式の連続メモリに格納されていることを示すフラグを有効にする
  PyArray_ENABLEFLAGS(arr, NPY_C_CONTIGUOUS);

  // 配列の内容を確認
  for (int i = 0; i < 3; i++) {
    double value = *(double *)(PyArray_BYTES(arr) + i * sizeof(double));
    printf("arr[%d] = %f\n", i, value);
  }

  // 配列を解放
  Py_DECREF(arr);

  return 0;
}

この例では、PyArray_ENABLEFLAGS() 関数を使用して、arr 配列が C 形式の連続メモリに格納されていることを示すフラグを有効にしています。その後、ループを使用して配列の内容を出力しています。

例 2: 配列を Fortran 形式の連続メモリに格納

#include <numpy/arrayobject.h>

int main() {
  PyArrayObject *arr;

  // 配列を初期化
  arr = PyArray_ZEROS((3, 2), NPY_DOUBLE);

  // Fortran 形式の連続メモリに格納されていることを示すフラグを有効にする
  PyArray_ENABLEFLAGS(arr, NPY_F_CONTIGUOUS);

  // 配列の内容を確認
  for (int i = 0; i < 3; i++) {
    for (int j = 0; j < 2; j++) {
      double value = *(double *)(PyArray_BYTES(arr) + i * arr->strides[0] + j * arr->strides[1]);
      printf("arr[%d, %d] = %f\n", i, j, value);
    }
  }

  // 配列を解放
  Py_DECREF(arr);

  return 0;
}

例 3: 配列を書き換え可能にする

#include <numpy/arrayobject.h>

int main() {
  PyArrayObject *arr;

  // 配列を初期化
  arr = PyArray_ZEROS(3, NPY_DOUBLE);

  // 配列の内容を書き換え可能にするフラグを有効にする
  PyArray_ENABLEFLAGS(arr, NPY_WRITEABLE);

  // 配列の内容を変更
  for (int i = 0; i < 3; i++) {
    *(double *)(PyArray_BYTES(arr) + i * sizeof(double)) = i + 1.0;
  }

  // 変更された配列の内容を確認
  for (int i = 0; i < 3; i++) {
    double value = *(double *)(PyArray_BYTES(arr) + i * sizeof(double));
    printf("arr[%d] = %f\n", i, value);
  }

  // 配列を解放
  Py_DECREF(arr);

  return 0;
}

この例では、PyArray_ENABLEFLAGS() 関数を使用して、arr 配列を書き換え可能にするフラグを有効にしています。その後、ループを使用して配列の内容を変更し、変更された内容を出力しています。

これらの例は、PyArray_ENABLEFLAGS() 関数の基本的な使用方法を示しています。この関数を使用して、NumPy 配列の特性をより細かく制御することができます。

NumPy C-API は複雑な API です。この API を使用する前に、NumPy のドキュメントをよく読んで理解しておくことをお勧めします。
上記の例では、エラー処理は省略されています。実際のコードでは、適切なエラー処理を実装する必要があります。

PyArray_SetFlags() 関数を使用する

PyArray_SetFlags() 関数は、NumPy 配列のフラグを設定するために使用されます。この関数は、PyArray_ENABLEFLAGS() 関数よりも柔軟性があり、複数のフラグを同時に設定したり、フラグを無効にしたりすることができます。

#include <numpy/arrayobject.h>

int main() {
  PyArrayObject *arr;

  // 配列を初期化
  arr = PyArray_ZEROS(3, NPY_DOUBLE);

  // C 形式の連続メモリに格納されていることを示すフラグを設定
  PyArray_SetFlags(arr, NPY_ARRAY_C_CONTIGUOUS, NPY_ARRAY_C_CONTIGUOUS);

  // 配列の内容を確認
  for (int i = 0; i < 3; i++) {
    double value = *(double *)(PyArray_BYTES(arr) + i * sizeof(double));
    printf("arr[%d] = %f\n", i, value);
  }

  // 配列を解放
  Py_DECREF(arr);

  return 0;
}

この例では、PyArray_SetFlags() 関数を使用して、arr 配列が C 形式の連続メモリに格納されていることを示すフラグを設定しています。

ループを使用してフラグを個別に操作する

PyArray_ENABLEFLAGS() 関数を使用せずに、ループを使用してフラグを個別に操作することもできます。

#include <numpy/arrayobject.h>

int main() {
  PyArrayObject *arr;

  // 配列を初期化
  arr = PyArray_ZEROS(3, NPY_DOUBLE);

  // C 形式の連続メモリに格納されていることを示すフラグを有効にする
  arr->flags |= NPY_ARRAY_C_CONTIGUOUS;

  // 配列の内容を確認
  for (int i = 0; i < 3; i++) {
    double value = *(double *)(PyArray_BYTES(arr) + i * sizeof(double));
    printf("arr[%d] = %f\n", i, value);
  }

  // 配列を解放
  Py_DECREF(arr);

  return 0;
}

この例では、arr->flags フィールドを使用して、arr 配列が C 形式の連続メモリに格納されていることを示すフラグを有効にしています。

PyArray_CopyFlags() 関数を使用する

PyArray_CopyFlags() 関数は、別の NumPy 配列のフラグをコピーするために使用されます。

#include <numpy/arrayobject.h>

int main() {
  PyArrayObject *arr1, *arr2;

  // 配列を初期化
  arr1 = PyArray_ZEROS(3, NPY_DOUBLE);
  arr2 = PyArray_ZEROS(3, NPY_DOUBLE);

  // C 形式の連続メモリに格納されていることを示すフラグを有効にする
  PyArray_ENABLEFLAGS(arr1, NPY_ARRAY_C_CONTIGUOUS);

  // arr1 のフラグを arr2 にコピー
  PyArray_CopyFlags(arr2, arr1);

  // arr2 の内容を確認
  for (int i = 0; i < 3; i++) {
    double value = *(double *)(PyArray_BYTES(arr2) + i * sizeof(double));
    printf("arr2[%d] = %f\n", i, value);
  }

  // 配列を解放
  Py_DECREF(arr1);
  Py_DECREF(arr2);

  return 0;
}

この例では、PyArray_ENABLEFLAGS() 関数を使用して、arr1 配列が C 形式の連続メモリに格納されていることを示すフラグを有効にしています。その後、PyArray_CopyFlags() 関数を使用して、arr1 のフラグを arr2 にコピーしています。

複数のフラグを同時に設定したり、フラグを無効にしたりする必要がある場合は、PyArray_SetFlags() 関数を使用