Pythonプログラマー必見！NumPy C-API NPY_ARRAY_FARRAY_RO で読み取り専用配列を操るテクニック

NPY_ARRAY_FARRAY_RO は、NumPy C-API におけるフラグで、配列が読み取り専用であることを示します。これは、配列の内容を変更できないことを意味します。

用途

NPY_ARRAY_FARRAY_RO フラグは、以下の用途で使用されます。

コードの安全性向上：読み取り専用配列を使用することで、意図せぬ変更によるバグを防ぐことができます。
データの整合性を保つ：読み取り専用配列は、意図せず変更されないように保護されます。
メモリ管理を最適化する：読み取り専用配列は、コピーやメモリ割り当ての必要がないため、より効率的に処理できます。

使い方

NPY_ARRAY_FARRAY_RO フラグは、以下の関数で使用できます。

PyArray_CopyFromPtr：ポインタから NumPy 配列を作成します。
PyArray_FromAny：任意の Python オブジェクトから NumPy 配列を作成します。
PyArray_SimpleNewFromData：新しい NumPy 配列を作成します。

これらの関数で NPY_ARRAY_FARRAY_RO フラグを指定すると、作成される配列は読み取り専用になります。

例

#include <numpy/arrayobject.h>

int main() {
  // 読み取り専用配列を作成
  npy_intp dims[] = {2, 3};
  PyArrayObject *array = PyArray_SimpleNewFromData(
      NPY_FLOAT64, 2, dims, NPY_ARRAY_FARRAY_RO, NULL);

  // 配列要素へのアクセス
  double *data = (double *)PyArray_DATA(array);
  data[0] = 1.0;  // エラー: 配列は読み取り専用です

  // 配列の破棄
  Py_DECREF(array);

  return 0;
}

このコードでは、PyArray_SimpleNewFromData 関数を使用して、2行3列の読み取り専用 NumPy 配列を作成します。その後、PyArray_DATA 関数を使用して配列のデータポインタを取得し、要素 data[0] に値を代入しようとします。しかし、NPY_ARRAY_FARRAY_RO フラグが指定されているため、エラーが発生します。

注意事項

読み取り専用配列は、C コードからのみアクセスできます。Python コードからアクセスするには、PyArray_View 関数を使用して書き込み可能なビューを作成する必要があります。
NPY_ARRAY_FARRAY_RO フラグは、NumPy 配列の所有権を変更しません。作成された配列は、破棄する前に Py_DECREF 関数で解放する必要があります。

NPY_ARRAY_FARRAY_RO フラグは、NumPy C-API における重要なフラグであり、配列が読み取り専用であることを示します。このフラグは、メモリ管理の最適化、データの整合性保持、コードの安全性向上のために使用できます。

#include <numpy/arrayobject.h>

int main() {
  // 読み取り専用配列を作成
  npy_intp dims[] = {2, 3};
  PyArrayObject *array = PyArray_SimpleNewFromData(
      NPY_FLOAT64, 2, dims, NPY_ARRAY_FARRAY_RO, NULL);

  // 配列要素へのアクセス
  double *data = (double *)PyArray_DATA(array);
  for (int i = 0; i < 2; i++) {
    for (int j = 0; j < 3; j++) {
      printf("data[%d, %d] = %.2f\n", i, j, data[i * 3 + j]);
    }
  }

  // 配列の破棄
  Py_DECREF(array);

  return 0;
}

コード解説

PyArray_SimpleNewFromData 関数を使用して、2行3列の読み取り専用 NumPy 配列を作成します。
PyArray_DATA 関数を使用して配列のデータポインタを取得します。
2重ループを使用して、配列のすべての要素を反復処理します。
各要素の値を printf 関数を使用して出力します。
Py_DECREF 関数を使用して配列を破棄します。

実行結果

data[0, 0] = 0.00
data[0, 1] = 0.00
data[0, 2] = 0.00
data[1, 0] = 0.00
data[1, 1] = 0.00
data[1, 2] = 0.00

このコードでは、配列要素への読み取りアクセスのみを行っており、書き込みアクセスは行っていません。これは、NPY_ARRAY_FARRAY_RO フラグが指定されているためです。

例えば、以下の点に注意する必要があります。

スレッドセーフ：複数のスレッドから読み取り専用配列にアクセスする場合は、スレッドセーフな方法でアクセスする必要があります。
エラー処理：配列アクセス中にエラーが発生する可能性があるため、適切なエラー処理を実装する必要があります。
メモリ管理：読み取り専用配列であっても、メモリリークを防ぐために適切に管理する必要があります。

PyArray_SetWriteable 関数を使用する

PyArray_SetWriteable 関数は、NumPy 配列の書き込み許可を設定します。この関数を使用して、NPY_ARRAY_FARRAY_RO フラグで作成された読み取り専用配列を書き込み可能にすることができます。

#include <numpy/arrayobject.h>

int main() {
  // 読み取り専用配列を作成
  npy_intp dims[] = {2, 3};
  PyArrayObject *array = PyArray_SimpleNewFromData(
      NPY_FLOAT64, 2, dims, NPY_ARRAY_FARRAY_RO, NULL);

  // 配列を書き込み可能にする
  PyArray_SetWriteable(array, NPY_TRUE);

  // 配列要素への書き込みアクセス
  double *data = (double *)PyArray_DATA(array);
  data[0] = 1.0;  // 成功：配列は書き込み可能になりました

  // 配列の破棄
  Py_DECREF(array);

  return 0;
}

このコードでは、PyArray_SetWriteable 関数を使用して、読み取り専用で作成された配列を書き込み可能にしています。その後、data[0] に値を代入し、書き込みが成功していることを確認します。

PyArray_View 関数を使用して書き込み可能なビューを作成する

PyArray_View 関数は、NumPy 配列のビューを作成します。この関数を使用して、NPY_ARRAY_FARRAY_RO フラグで作成された読み取り専用配列の書き込み可能なビューを作成することができます。

#include <numpy/arrayobject.h>

int main() {
  // 読み取り専用配列を作成
  npy_intp dims[] = {2, 3};
  PyArrayObject *array = PyArray_SimpleNewFromData(
      NPY_FLOAT64, 2, dims, NPY_ARRAY_FARRAY_RO, NULL);

  // 配列の書き込み可能なビューを作成
  PyArrayObject *view = (PyArrayObject *)PyArray_View(array, NULL, NPY_ARRAY_WRITEABLE);

  // ビュー要素への書き込みアクセス
  double *data = (double *)PyArray_DATA(view);
  data[0] = 1.0;  // 成功：ビューは書き込み可能になりました

  // ビューの破棄
  Py_DECREF(view);

  // 配列の破棄
  Py_DECREF(array);

  return 0;
}

このコードでは、PyArray_View 関数を使用して、読み取り専用で作成された配列の書き込み可能なビューを作成しています。その後、data[0] に値を代入し、ビューへの書き込みが成功していることを確認します。

別の書き込み可能な配列を作成する

状況によっては、NPY_ARRAY_FARRAY_RO フラグで作成された読み取り専用配列の内容をコピーして、別の書き込み可能な配列を作成することが有効な場合があります。

#include <numpy/arrayobject.h>

int main() {
  // 読み取り専用配列を作成
  npy_intp dims[] = {2, 3};
  PyArrayObject *array = PyArray_SimpleNewFromData(
      NPY_FLOAT64, 2, dims, NPY_ARRAY_FARRAY_RO, NULL);

  // 読み取り専用配列の内容をコピーして、書き込み可能な配列を作成
  PyArrayObject *new_array = (PyArrayObject *)PyArray_CopyFromPtr(
      NPY_FLOAT64, dims, 2, array->flags, PyArray_DATA(array));

  // 新しい配列要素への書き込みアクセス
  double *data = (double *)PyArray_DATA(new_array);
  data[0] = 1.0;  // 成功：新しい配列は書き込み可能になりました

  // 新しい配列の破棄
  Py_DECREF(new_array);

  // 配列の破