NumPy C-API: `void PyArray_ITER_NEXT()` 関数で NumPy 配列を効率的に処理する

void PyArray_ITER_NEXT(npy_iter *iter);

この関数は、npy_iter 構造体ポインタを受け取ります。この構造体は、イテレート対象の配列に関する情報を保持します。

関数の動作

PyArray_ITER_NEXT() 関数は、以下の処理を行います。

1. イテレータ内の現在の要素ポインタを次の要素に移動します。
2. イテレータが末尾に達している場合は、npy_iter_eof() 関数が 1 を返します。

使用例

npy_iter *iter;
PyArrayObject *arr;

arr = PyArray_NewFromDescr(&PyArray_Descr(NPY_INT32),
                          NDIM(arr), arr->dimensions,
                          NULL, NULL, arr->data,
                          NPY_OWNDATA, NPY_FORTRANORDER);

iter = PyArray_IterNew(arr, NPY_ITER_CORDER);

while (PyArray_ITER_NEXT(iter)) {
  int *ptr = (int *)PyArray_ITER_DATA(iter);
  printf("%d ", *ptr);
}

PyArray_IterFree(iter);
Py_DECREF(arr);

この例では、PyArray_ITER_NEXT() 関数を使用して、arr 配列の要素を順番にループし、各要素の値をコンソールに表示しています。

注意点

• イテレータを使用し終わった後は、PyArray_IterFree() 関数を使用して解放する必要があります。
• イテレータが末尾に達しているかどうかを確認するには、npy_iter_eof() 関数を使用する必要があります。
• PyArray_ITER_NEXT() 関数は、イテレータ内の現在の要素ポインタを操作します。そのため、イテレータ内の要素を直接操作する前に、この関数を呼び出す必要があります。

• npy_iter_eof: イテレータが末尾に達しているかどうかを確認します。
• npy_iter_getdata: 現在の要素へのポインタを取得します。
• npy_iter_free: イテレータを解放します。
• npy_iter_new: イテレータを作成します。

---

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

static PyObject *multiply_arrays(PyObject *self, PyObject *args) {
  PyArrayObject *arr1, *arr2;
  npy_iter *iter1, *iter2;
  PyArrayObject *result;
  int *ptr1, *ptr2, *ptr_result;

  if (!PyArg_ParseTuple(args, "OO", &arr1, &arr2)) {
    return NULL;
  }

  if (PyArray_NDIM(arr1) != PyArray_NDIM(arr2)) {
    PyErr_SetString(PyExc_ValueError, "Arrays must have the same number of dimensions");
    return NULL;
  }

  for (int i = 0; i < PyArray_NDIM(arr1); i++) {
    if (PyArray_DIM(arr1, i) != PyArray_DIM(arr2, i)) {
      PyErr_SetString(PyExc_ValueError, "Arrays must have the same dimensions");
      return NULL;
    }
  }

  result = (PyArrayObject *)PyArray_Alloc(arr1->descr, PyArray_NDIM(arr1), arr1->dimensions, 0, NULL);
  if (!result) {
    return NULL;
  }

  iter1 = PyArray_IterNew(arr1, NPY_ITER_CORDER);
  iter2 = PyArray_IterNew(arr2, NPY_ITER_CORDER);

  while (PyArray_ITER_NEXT(iter1) && PyArray_ITER_NEXT(iter2)) {
    ptr1 = (int *)PyArray_ITER_DATA(iter1);
    ptr2 = (int *)PyArray_ITER_DATA(iter2);
    ptr_result = (int *)PyArray_ITER_DATA(result);

    *ptr_result = *ptr1 * *ptr2;
  }

  PyArray_IterFree(iter1);
  PyArray_IterFree(iter2);

  return (PyObject *)result;
}

static PyMethodDef methods[] = {
  {"multiply_arrays", multiply_arrays, METH_VARARGS, "Multiply two NumPy arrays"},
  {NULL, NULL, 0, NULL}
};

PyMODINIT_FUNC PyInit_example(void) {
  PyObject *m;

  m = PyModule_Create(__name__);
  if (m == NULL) {
    return NULL;
  }

  if (PyModule_AddMethods(m, methods, "example module") < 0) {
    Py_DECREF(m);
    return NULL;
  }

  import_array();

  return m;
}

このコードは以下の処理を行います。

1. multiply_arrays 関数を作成します。この関数は、2つの NumPy 配列を受け取り、それらを要素ごとに乗算します。
2. PyArray_IterNew 関数を使用して、各配列のイテレータを作成します。
3. PyArray_ITER_NEXT() 関数を使用して、各イテレータを順番にループします。
4. 各ループで、現在の要素の値を乗算し、結果を新しい配列に格納します。
5. イテレーションが完了したら、イテレータを解放し、新しい配列を返します。

このコードは、PyArray_ITER_NEXT() 関数を使用して NumPy 配列を効率的に処理する方法を示しています。

このコードを実行するには、以下の手順を実行する必要があります。

1. 上記のコードを example.c という名前のファイルに保存します。
2. 以下のコマンドを実行して、モジュールをコンパイルします。

gcc -O3 -shared -fPIC -I/usr/include/python3.9 example.c -o example.so

1. 以下のコマンドを実行して、Python インタープリタでモジュールをインポートします。

python -m example

1. 以下のコマンドを実行して、関数を呼び出します。

example.multiply_arrays(numpy.array([1, 2, 3]), numpy.

---

NumPy 配列の要素をイテレートするには、以下の代替方法を使用することができます。

for ループ

最も簡単な方法は、for ループを使用して配列の要素を順番に処理することです。

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

for i in range(len(arr)):
  print(arr[i])

このコードは、arr 配列の各要素を for ループでループし、その値をコンソールに表示します。

numpy.nditer 関数

NumPy には、numpy.nditer 関数と呼ばれる、多次元配列を効率的にイテレートするための便利な関数があります。

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

for it in np.nditer(arr):
  print(it)

このコードは、arr 配列の各要素を numpy.nditer 関数でループし、その値をコンソールに表示します。

リスト理解

リスト理解を使用して、配列の要素を新しいリストに格納することができます。

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

new_list = [x for x in arr]
print(new_list)

このコードは、arr 配列の各要素をリスト理解でループし、新しいリスト new_list に格納します。

map 関数を使用して、配列の要素に特定の操作を適用することができます。

import numpy as np

def square(x):
  return x * x

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

new_arr = np.array(list(map(square, arr)))
print(new_arr)

このコードは、map 関数を使用して、arr 配列の各要素に square 関数を適用し、その結果を新しい配列 new_arr に格納します。