NumPy C-API: 配列要素への直接アクセス - void *PyArray_GETPTR2() の詳細解説

PyArray_GETPTR2() 関数は、指定された NumPy 配列とインデックスに基づいて、配列要素へのポインタを返します。このポインタは、void * 型であり、要素のデータ型に応じて適切な型にキャストする必要があります。

構文

void *PyArray_GETPTR2(PyArrayObject *obj, npy_intp i, npy_intp j);

引数

j: 2 つ目のインデックス値
i: 1 つ目のインデックス値
obj: 操作対象の NumPy 配列オブジェクトへのポインタ

戻り値

失敗した場合: NULL
成功した場合: 配列要素へのポインタ (void *)

例

#include <numpy/arrayobject.h>

int main() {
  // 2 次元 NumPy 配列を作成
  npy_intp dims[] = {2, 3};
  PyArrayObject *arr = PyArray_SimpleNew(NDIM(dims), dims, NPY_INT32);

  // 配列要素へのポインタを取得
  void *ptr = PyArray_GETPTR2(arr, 0, 1);

  // 配列要素の値を設定
  *((int *)ptr) = 10;

  // 配列要素の値を取得
  int value = *((int *)ptr);

  printf("配列要素 (0, 1) の値: %d\n", value);

  // NumPy 配列とメモリを解放
  PyArray_DECREF(arr);

  return 0;
}

メモリリークを防ぐために、PyArray_GETPTR2() で取得したポインタは、常に PyArray_DECREF() 関数を使用して解放する必要があります。
PyArray_GETPTR2() 関数は、配列が C コンティグアスであることを前提としています。C コンティグアでない配列の場合は、PyArray_GETPTR() 関数を使用する必要があります。

利点

低レベルな操作による柔軟性
メモリ管理の効率化
NumPy 配列の要素への直接アクセスにより、高速なデータ処理が可能

高度な操作には注意が必要
メモリリークやデータ破損のリスクを伴う
C 言語の知識と NumPy C-API の理解が必要

#include <numpy/arrayobject.h>

int main() {
  // 2 次元 NumPy 配列を作成
  npy_intp dims[] = {2, 3};
  PyArrayObject *arr = PyArray_SimpleNew(NDIM(dims), dims, NPY_INT32);

  // 各要素に値を設定
  for (int i = 0; i < PyArray_SHAPE(arr)[0]; i++) {
    for (int j = 0; j < PyArray_SHAPE(arr)[1]; j++) {
      void *ptr = PyArray_GETPTR2(arr, i, j);
      *((int *)ptr) = i * 3 + j;
    }
  }

  // 配列要素の値をすべて表示
  for (int i = 0; i < PyArray_SHAPE(arr)[0]; i++) {
    for (int j = 0; j < PyArray_SHAPE(arr)[1]; j++) {
      void *ptr = PyArray_GETPTR2(arr, i, j);
      printf("%d ", *((int *)ptr));
    }
    printf("\n");
  }

  // NumPy 配列とメモリを解放
  PyArray_DECREF(arr);

  return 0;
}

説明

このコードは、2 次元 NumPy 配列を作成し、各要素に i * 3 + j の値を設定します。その後、すべての要素の値をループで表示します。

例2：3 次元 NumPy 配列のスライス操作

#include <numpy/arrayobject.h>

int main() {
  // 3 次元 NumPy 配列を作成
  npy_intp dims[] = {2, 3, 4};
  PyArrayObject *arr = PyArray_SimpleNew(NDIM(dims), dims, NPY_INT32);

  // スライスを作成
  PySlice *slices[] = {PySlice_New(0, 2, 1), PySlice_New(1, None, 1), PySlice_New(2, None, 1)};
  PyArrayObject *sliced_arr = (PyArrayObject *)PyArray_TakeFrom(arr, slices, 3);

  // スライスされた配列の要素にアクセス
  void *ptr = PyArray_GETPTR2(sliced_arr, 0, 1, 2);
  *((int *)ptr) = 100;

  // NumPy 配列とメモリを解放
  PyArray_DECREF(sliced_arr);
  PyArray_DECREF(arr);

  return 0;
}

説明

このコードは、3 次元 NumPy 配列を作成し、(0:2:1, 1:, 2:) というスライスを作成します。その後、スライスされた配列の要素 (0, 1, 2) にアクセスして値を設定します。

#include <numpy/arrayobject.h>

int main() {
  // 浮動小数点型 NumPy 配列を作成
  npy_intp dims[] = {2, 3};
  PyArrayObject *arr = PyArray_SimpleNew(NDIM(dims), dims, NPY_FLOAT64);

  // 配列要素に値を設定
  for (int i = 0; i < PyArray_SHAPE(arr)[0]; i++) {
    for (int j = 0; j < PyArray_SHAPE(arr)[1]; j++) {
      void *ptr = PyArray_GETPTR2(arr, i, j);
      *((double *)ptr) = i * 0.5 + j * 0.2;
    }
  }

  // 配列要素を整数型に変換
  PyArrayObject *casted_arr = (PyArrayObject *)PyArray_CastToType(arr, NPY_INT32, 0);

  // 整数型配列の要素をすべて表示
  for (int i = 0; i < PyArray_SHAPE(casted_arr)[0]; i++) {
    for (int j = 0; j < PyArray_SHAPE(casted_arr)[1]; j++) {
      void *ptr = PyArray_GETPTR2

代替方法

PyArray_GetItem()

欠点:
- PyArray_GETPTR2() よりも遅い
- メモリ管理が必要
利点:
- より汎用性が高い
- 1 次元、2 次元、多次元配列に対応
- スライス操作にも対応
PyArray_GetItem() は、NumPy 配列の要素を取得するための汎用的な関数です。インデックスのリストを受け取り、対応する要素の値を返します。

例

#include <numpy/arrayobject.h>

int main() {
  // 2 次元 NumPy 配列を作成
  npy_intp dims[] = {2, 3};
  PyArrayObject *arr = PyArray_SimpleNew(NDIM(dims), dims, NPY_INT32);

  // 配列要素を取得
  void *ptr = PyArray_GetItem(arr, (PyObject *)&PyArray_PyInt(0), (PyObject *)&PyArray_PyInt(1));
  int value = *((int *)ptr);

  printf("配列要素 (0, 1) の値: %d\n", value);

  // NumPy 配列とメモリを解放
  PyArray_DECREF(arr);
  Py_DECREF(ptr);

  return 0;
}

PyArray_GETITEM()

欠点:
- メモリ管理が必要
- エラー処理が必要
利点:
- PyArray_GetItem() よりも高速
PyArray_GETITEM() は、PyArray_GetItem() の低レベルなバージョンです。インデックスのリストとデータ型を受け取り、対応する要素の値を返します。

例

#include <numpy/arrayobject.h>

int main() {
  // 2 次元 NumPy 配列を作成
  npy_intp dims[] = {2, 3};
  PyArrayObject *arr = PyArray_SimpleNew(NDIM(dims), dims, NPY_INT32);

  // 配列要素を取得
  void *ptr = PyArray_GETITEM(arr, (npy_intp *)&PyArray_PyInt(0), (npy_intp *)&PyArray_PyInt(1), NPY_INT32);
  int value = *((int *)ptr);

  printf("配列要素 (0, 1) の値: %d\n", value);

  // NumPy 配列とメモリを解放
  PyArray_DECREF(arr);
  Py_DECREF(ptr);

  return 0;
}

PyArray_IterNew() と PyArray_IterNext()

欠点:
- PyArray_GETPTR2() よりも遅い
利点:
- ループ処理に適している
- メモリ管理が不要
PyArray_IterNew() は、NumPy 配列のイテレータを作成します。PyArray_IterNext() は、イテレータを使用して次の要素を取得します。

例

#include <numpy/arrayobject.h>

int main() {
  // 2 次元 NumPy 配列を作成
  npy_intp dims[] = {2, 3};
  PyArrayObject *arr = PyArray_SimpleNew(NDIM(dims), dims, NPY_INT32);

  // イテレータを作成
  PyArrayIterator *iter = PyArray_IterNew(arr, NPY_ITER_CORDER);

  // 各要素をループで処理
  while (PyArray_IterNext(iter)) {
    void *ptr = PyArray_Iter_DATA(iter);
    int value = *((int *)ptr);
    printf("%d ", value);
  }

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

  // NumPy 配列とメモリを解放
  PyArray_DECREF(arr);

  return 0;
}

NumPy ufunc は、要素ごとの演算を実行するための関数です。PyUFunc_Apply()