NumPyでイテレータを操る：NumPy C-API「void PyArray_ITER_RESET()」のしくみと使い方

この関数の詳細な説明は以下の通りです。

関数名
PyArray_ITER_RESET()

引数

iter: リセットする必要があるイテレータ。これは、PyArray_IterNew() 関数によって返されるポインタである必要があります。

戻り値

なし

詳細

PyArray_ITER_RESET() 関数は、スレッドセーフではありません。複数のスレッドから同じイテレータにアクセスする場合は、適切な同期メカニズムを使用する必要があります。
この関数は、イテレーション中にエラーが発生した場合、またはイテレータが別の配列に再割り当てされた場合に呼び出す必要があります。
PyArray_ITER_RESET() 関数は、イテレータの状態を初期化し、次の PyArray_IterNext() 呼び出しで処理される要素を最初の要素に設定します。

例

PyArrayIter *iter;
npy_intp NPY_ITER_PASS_ORDER order = NPY_ITER_CORDER;

iter = PyArray_IterNew(array, order);
if (iter == NULL) {
    PyErr_SetString(PyExc_MemoryError, "Failed to allocate iterator.");
    return NULL;
}

// イテレーションを実行する

PyArray_ITER_RESET(iter);

while (PyArray_IterNext(iter)) {
    // 現在の要素を処理する
}

PyArray_IterFree(iter);

この例では、PyArray_IterNew() 関数を使用して配列 array のイテレータを作成し、PyArray_ITER_RESET() 関数を使用してイテレータをリセットします。次に、PyArray_IterNext() 関数を使用してイテレーションを実行し、現在の要素を処理します。最後に、PyArray_IterFree() 関数を使用してイテレータを解放します。

#include <numpy/arrayobject.h>

int main() {
  PyArrayIter *iter;
  npy_intp NPY_ITER_PASS_ORDER order = NPY_ITER_CORDER;
  int i;

  // 2次元の NumPy 配列を作成する
  npy_intp dims[] = {2, 3};
  PyArray *array = PyArray_SimpleNew(2, dims, NPY_INT32);
  if (array == NULL) {
    PyErr_SetString(PyExc_MemoryError, "Failed to allocate array.");
    return 1;
  }

  // 配列の要素に値を設定する
  for (i = 0; i < 6; i++) {
    ((int *)PyArray_BYTES(array))[i] = i + 1;
  }

  // イテレータを作成する
  iter = PyArray_IterNew(array, order);
  if (iter == NULL) {
    PyErr_SetString(PyExc_MemoryError, "Failed to allocate iterator.");
    Py_DECREF(array);
    return 1;
  }

  // イテレーションを実行する
  printf("イテレーション開始:\n");
  while (PyArray_IterNext(iter)) {
    printf("%d ", *((int *)PyArray_ITER_DATA(iter)));
  }
  printf("\n");

  // イテレータをリセットする
  PyArray_ITER_RESET(iter);

  // 再度イテレーションを実行する
  printf("リセット後のイテレーション:\n");
  while (PyArray_IterNext(iter)) {
    printf("%d ", *((int *)PyArray_ITER_DATA(iter)));
  }
  printf("\n");

  // イテレータを解放する
  PyArray_IterFree(iter);

  // 配列を解放する
  Py_DECREF(array);

  return 0;
}

このコードは以下の動作を行います。

2次元の NumPy 配列 array を作成します。
配列の要素に値を設定します。
イテレータを作成し、イテレーションを実行します。
イテレータをリセットします。
再度イテレーションを実行します。
イテレータを解放します。
配列を解放します。

スレッドセーフではありません。複数のスレッドから同じイテレータにアクセスする場合は、適切な同期メカニズムを使用する必要があります。

これらの欠点を回避するために、PyArray_ITER_RESET() 関数の代替方法を使用することができます。

代替方法 1: PyArray_IterSeek() 関数を使用する

PyArray_IterSeek() 関数は、イテレータの位置を指定したインデックスに設定するために使用されます。この関数は、イテレータの状態を完全に初期化せずに、イテレータをリセットするために使用することができます。

PyArrayIter *iter;
npy_intp NPY_ITER_PASS_ORDER order = NPY_ITER_CORDER;
npy_intp index = 0;

iter = PyArray_IterNew(array, order);
if (iter == NULL) {
    PyErr_SetString(PyExc_MemoryError, "Failed to allocate iterator.");
    return NULL;
}

// イテレーションを実行する

PyArray_IterSeek(iter, index);

while (PyArray_IterNext(iter)) {
    // 現在の要素を処理する
}

PyArray_IterFree(iter);

この例では、PyArray_IterSeek() 関数を使用して、イテレータの位置を最初の要素に設定します。その後、PyArray_IterNext() 関数を使用してイテレーションを実行します。

代替方法 2: 新しいイテレータを作成する

新しいイテレータを作成することは、PyArray_ITER_RESET() 関数の最も単純な代替方法です。この方法は、イテレータの状態を完全に初期化します。

PyArrayIter *iter1, *iter2;
npy_intp NPY_ITER_PASS_ORDER order = NPY_ITER_CORDER;

iter1 = PyArray_IterNew(array, order);
if (iter1 == NULL) {
    PyErr_SetString(PyExc_MemoryError, "Failed to allocate iterator.");
    return NULL;
}

// イテレーションを実行する

// ...

PyArray_IterFree(iter1);

iter2 = PyArray_IterNew(array, order);
if (iter2 == NULL) {
    PyErr_SetString(PyExc_MemoryError, "Failed to allocate iterator.");
    return NULL;
}

// 再度イテレーションを実行する

// ...

PyArray_IterFree(iter2);

この例では、2 つのイテレータを作成します。最初のイテレータを使用してイテレーションを実行し、2 番目のイテレータを使用して再度イテレーションを実行します。

PyArray_ITER_RESET() 関数の代替方法はいくつかあります。それぞれの方法には長所と短所があるため、状況に応じて適切な方法を選択する必要があります。

最も単純な方法が必要な場合は、新しいイテレータを作成します。