NumPy: 高速な数値計算を実現するC-API - `npy_intp PyArray_ITEMSIZE()` 関数を超えた応用例

要素サイズ

• 例えば、int32 型の要素は 4 バイト、float64 型の要素は 8 バイト
• 配列データ型によって異なる
• 各要素が占めるバイト数

データ型情報

• 例えば、PyArray_ITEMSIZE() 関数の戻り値が 4 なら int32 型、8 なら float64 型
• 配列のデータ型を判別する手がかり

メモリ管理

• 例えば、PyArray_ITEMSIZE() 関数の戻り値を使って、要素へのポインタを計算
• 配列データへのアクセスや操作に必要な情報

詳細解説

npy_intp PyArray_ITEMSIZE(PyArrayObject *arr);

• npy_intp: 整数型 (通常は long 型) で返される要素サイズ
• arr: 要素サイズを取得したい NumPy 配列オブジェクトへのポインタ

例

PyArrayObject *arr = PyArray_SimpleNew(NDIM, dims, NPY_INT32);
npy_intp itemsize = PyArray_ITEMSIZE(arr);
printf("要素サイズ: %ld バイト\n", itemsize);

• C-API を使用する際は、メモリ管理に十分注意する必要があります。
• 多次元配列の場合、PyArray_ITEMSIZE() 関数は最初の次元のみの要素サイズを返します。他の次元については、PyArray_strides() 関数などを組み合わせて使用します。
• PyArray_ITEMSIZE() 関数は、配列のスカラ型ではなく、要素型を返します。

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#include <stdio.h>
#include <numpy/arrayobject.h>

int main() {
  // 1D 整数配列を作成
  PyArrayObject *arr = PyArray_SimpleNew(1, NULL, NPY_INT32);

  // 要素サイズを取得
  npy_intp itemsize = PyArray_ITEMSIZE(arr);

  // 要素サイズとデータ型を出力
  printf("要素サイズ: %ld バイト\n", itemsize);
  printf("データ型: %s\n", PyArray_typename(arr->dtype));

  // 配列を解放
  Py_DECREF(arr);

  return 0;
}

出力

要素サイズ: 4 バイト
データ型: int32

例 2: 配列データへのアクセス

#include <stdio.h>
#include <numpy/arrayobject.h>

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

  // 要素サイズを取得
  npy_intp itemsize = PyArray_ITEMSIZE(arr);

  // 配列データへのポインタを取得
  void *data = PyArray_GETPTR1(arr, 0);

  // 各要素に値を設定
  for (int i = 0; i < arr->nbytes; i += itemsize) {
    ((double *)data)[i / itemsize] = i;
  }

  // 配列データをダンプ
  PyArray_Dump(arr, NPY_ARRAY_SHORT);

  // 配列を解放
  Py_DECREF(arr);

  return 0;
}

[[0. 1. 2.]
 [3. 4. 5.]]

• C-API を使用する際は、メモリ管理に十分注意する必要があります。
• 実際の用途に合わせて、コードを拡張する必要があります。
• 上記の例はあくまで基本的な使用方法を示しています。

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PyArray_DTYPE() 関数と sizeof() 演算子

#include <stdio.h>
#include <numpy/arrayobject.h>

int main() {
  // 1D 整数配列を作成
  PyArrayObject *arr = PyArray_SimpleNew(1, NULL, NPY_INT32);

  // データ型を取得
  PyArray_DType *dtype = PyArray_DTYPE(arr->dtype);

  // 要素サイズを取得
  npy_intp itemsize = sizeof(dtype->type);

  // 要素サイズとデータ型を出力
  printf("要素サイズ: %ld バイト\n", itemsize);
  printf("データ型: %s\n", dtype->name);

  // 配列を解放
  Py_DECREF(arr);

  return 0;
}

利点

• 特定のデータ型の要素サイズを直接取得できる
• PyArray_ITEMSIZE() 関数よりも簡潔なコード

欠点

• 多次元配列の場合、最初の次元のみの要素サイズを取得
• データ型が不明な場合は使用できない

PyArray_strides() 関数

#include <stdio.h>
#include <numpy/arrayobject.h>

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

  // 要素サイズを取得
  npy_intp itemsize = arr->strides[0];

  // 要素サイズとデータ型を出力
  printf("要素サイズ: %ld バイト\n", itemsize);
  printf("データ型: %s\n", PyArray_typename(arr->dtype));

  // 配列を解放
  Py_DECREF(arr);

  return 0;
}

利点

• PyArray_ITEMSIZE() 関数よりも汎用性が高い
• 多次元配列の各次元の要素サイズを取得できる

欠点

• データ型情報が直接取得できない
• コードが若干複雑になる

PyArray_DESCR() 関数

#include <stdio.h>
#include <numpy/arrayobject.h>

int main() {
  // 1D 整数配列を作成
  PyArrayObject *arr = PyArray_SimpleNew(1, NULL, NPY_INT32);

  // 配列記述子を取得
  PyArray_Descr *descr = PyArray_DESCR(arr->dtype);

  // 要素サイズを取得
  npy_intp itemsize = descr->elsize;

  // 要素サイズとデータ型を出力
  printf("要素サイズ: %ld バイト\n", itemsize);
  printf("データ型: %s\n", descr->name);

  // 配列を解放
  Py_DECREF(arr);

  return 0;
}

利点

• データ型に関する詳細な情報 (要素サイズだけでなく、バイトオフセットやデータ変換情報など) を取得できる

欠点

• 特定の情報のみが必要な場合は、他の方法の方が効率的
• コードが最も複雑になる

どの方法を選択するかは、状況によって異なります。

• データ型に関する詳細な情報が必要な場合は、PyArray_DESCR() 関数を使用します。
• 多次元配列の各次元の要素サイズを取得したい場合は、PyArray_strides() 関数を使用します。
• 簡潔さ and 特定のデータ型の要素サイズを直接取得したい場合は、PyArray_DTYPE() 関数と sizeof() 演算子を使用します。