NumPy C-APIにおける「void PyArray_ITER_GOTO()」関数：詳細解説と応用例

void PyArray_ITER_GOTO(PyArrayIter *iter, PyArray_npy_intp *index);

引数

index: イテレータを移動するインデックス配列。各要素は、対応する次元におけるインデックス値を表します。
iter: 処理対象のNumPy配列のイテレータ

戻り値

なし

処理内容

指定されたインデックス位置にイテレータを移動します。
その位置から、PyArray_ITER_NEXT() や PyArray_ITER_BACK() などの他のイテレーション関数を使用して、配列要素を反復処理することができます。

利点

反復処理の開始位置を柔軟に制御できる
配列の一部のみを処理したい場合に効率的
特定のインデックス位置から直接反復処理を開始できる

以下は、PyArray_ITER_GOTO() 関数を使用して、2次元NumPy配列の対角線要素のみを反復処理する例です。

#include <numpy/arrayobject.h>

int main() {
  // 2次元NumPy配列を作成
  int data[6] = {1, 2, 3, 4, 5, 6};
  PyArrayObject *array = (PyArrayObject *)PyArray_SimpleNewFromData(2, (npy_intp[]){3, 2}, NPY_INT32, data);

  // イテレータを作成
  PyArrayIter *iter = PyArray_IterNew(array);

  // 対角線要素のみを反復処理
  for (int i = 0; i < array->ndims; ++i) {
    index[i] = i;
  }
  PyArray_ITER_GOTO(iter, index);

  while (PyArray_Iter_Next(iter)) {
    int value = *(int *)PyArray_ITER_DATA(iter);
    printf("対角線要素: %d\n", value);
  }

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

  // NumPy配列を解放
  Py_DECREF(array);

  return 0;
}

この例では、まず2次元NumPy配列 array を作成し、その要素に 1, 2, 3, 4, 5, 6 という値を設定します。次に、PyArray_IterNew() 関数を使用して、この配列に対するイテレータ iter を作成します。

その後、index 配列に 0, 1 という値を設定します。これは、イテレータを最初の対角線要素 (array[0, 0]) に移動することを意味します。

最後に、PyArray_ITER_GOTO() 関数を使用して、イテレータを index 配列で指定された位置に移動します。そして、PyArray_Iter_Next() 関数を使用して、対角線要素を1つずつ反復処理し、その値をコンソールに出力します。

PyArray_ITER_GOTO() 関数は、NumPy C-APIにおいて、多次元NumPy配列の要素を効率的に反復処理するための強力なツールです。この関数は、特定のインデックス位置から直接移動し、そこから反復処理を開始できるように設計されています。これは、配列の特定の部分のみを処理したい場合や、反復処理の開始位置を柔軟に制御したい場合に非常に役立ちます。

#include <numpy/arrayobject.h>

int main() {
  // 3次元NumPy配列を作成
  int data[27] = {
    1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,
   10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18,
   19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27
  };
  PyArrayObject *array = (PyArrayObject *)PyArray_SimpleNewFromData(3, (npy_intp[]){3, 3, 3}, NPY_INT32, data);

  // イテレータを作成
  PyArrayIter *iter = PyArray_IterNew(array);

  // 特定の立方体を反復処理
  npy_intp start_index[3] = {1, 1, 1}; // 立方体の開始インデックス
  npy_intp end_index[3] = {2, 2, 2};   // 立方体の終了インデックス
  for (int i = 0; i < 3; ++i) {
    index[i] = start_index[i];
  }
  PyArray_ITER_GOTO(iter, index);

  while (PyArray_Iter_Next(iter)) {
    int value = *(int *)PyArray_ITER_DATA(iter);
    printf("立方体要素: %d\n", value);

    // 次の要素に移動する前に、インデックスを更新
    for (int i = 0; i < 3; ++i) {
      if (index[i] < end_index[i]) {
        index[i]++;
        break;
      } else {
        // 1次元上のインデックスを更新
        if (i < 2) {
          index[i] = start_index[i];
          index[i + 1]++;
        }
      }
    }
  }

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

  // NumPy配列を解放
  Py_DECREF(array);

  return 0;
}

その後、start_index と end_index 配列を使用して、処理対象の立方体の開始インデックスと終了インデックスを設定します。index 配列を start_index で初期化し、PyArray_ITER_GOTO() 関数を使用して、イテレータを最初の立方体要素 (array[1, 1, 1]) に移動します。

そして、PyArray_Iter_Next() 関数を使用して、立方体の要素を1つずつ反復処理し、その値をコンソールに出力します。

各反復処理の後に、index 配列を更新して、次の立方体要素に移動します。これは、各次元におけるインデックスを順番に増やし、必要に応じて1次元上のインデックスをリセットすることで行われます。

このコードは、PyArray_ITER_GOTO() 関数を使用して、NumPy配列の特定の部分を効率的に処理する方法を示しています。この機能を活用することで、複雑な多次元配列に対して柔軟かつ効率的な反復処理を行うことができます。

複雑な多次元配列を処理する場合は、パフォーマンスとメモリ使用量を考慮する必要があります。
このコードはあくまで一例であり、必要に応じて修正することができます。

以下に、PyArray_ITER_GOTO() 関数の代替方法として検討すべきいくつかの方法をご紹介します。

PyArray_MultiIter を使用する

PyArray_MultiIter は、複数のNumPy配列を同時に反復処理するためのイテレータです。これは、複数の配列の要素を関連付けて処理したい場合に便利です。PyArray_ITER_GOTO() 関数と比較して、以下の利点があります。

メモリ使用量が少ない場合がある
コードがよりシンプルで読みやすくなる
複数の配列を同時に処理できる

以下のコードは、PyArray_MultiIter を使用して、2つの2次元NumPy配列の要素を同時に反復処理する方法を示しています。

#include <numpy/arrayobject.h>

int main() {
  // 2つの2次元NumPy配列を作成
  int data1[6] = {1, 2, 3, 4, 5, 6};
  int data2[6] = {7, 8, 9, 10, 11, 12};
  PyArrayObject *array1 = (PyArrayObject *)PyArray_SimpleNewFromData(2, (npy_intp[]){3, 2}, NPY_INT32, data1);
  PyArrayObject *array2 = (PyArrayObject *)PyArray_SimpleNewFromData(2, (npy_intp[]){3, 2}, NPY_INT32, data2);

  // マルチイテレータを作成
  PyArrayMultiIter *multi_iter = PyArray_MultiIterNew(2, (PyArrayObject **)array1, array2);

  // 2つの配列の要素を同時に反復処理
  while (PyArray_MultiIter_Next(multi_iter)) {
    int value1 = *(int *)PyArray_MultiIter_DATA(multi_iter, 0);
    int value2 = *(int *)PyArray_MultiIter_DATA(multi_iter, 1);
    printf("要素1: %d, 要素2: %d\n", value1, value2);
  }

  // マルチイテレータを解放
  PyArray_MultiIter_Free(multi_iter);

  // NumPy配列を解放
  Py_DECREF(array1);
  Py_DECREF(array2);

  return 0;
}

ループと条件分岐を使用する

シンプルな多次元配列を処理する場合は、ループと条件分岐を使用して、特定のインデックス位置に直接移動し、そこから反復処理を開始することができます。これは、PyArray_ITER_GOTO() 関数よりもシンプルでメモリ使用量が少ない場合がありますが、コードが冗長になる可能性があります。

以下のコードは、ループと条件分岐を使用して、3次元NumPy配列の対角線要素のみを反復処理する方法を示しています。

#include <numpy/arrayobject.h>

int main() {
  // 3次元NumPy配列を作成
  int data[27] = {
    1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9,
   10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18,
   19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27
  };
  PyArrayObject *array = (PyArrayObject *)PyArray_SimpleNewFromData(3, (npy_intp[]){3, 3, 3}, NPY_INT32, data);

  // 対角線要素のみを反復処理
  for (int i = 0; i < array->ndims; ++i) {
    for (int j = 0; j < array->dimensions[i]; ++j) {
      int index[3] = {i, j, j}; // 対角線要素のインデックス
      npy_intp *ptr = (npy_intp *)PyArray