NumPy C-APIにおける「void PyArray_MapIterNext()」関数：効率的な要素単位ループ処理

ループ処理を効率的に行うことができます。
各要素に対して指定されたコールバック関数を適用します。
複数の配列を同時に処理するイテレータオブジェクトを操作します。

構文

void PyArray_MapIterNext(PyArrayMapIter *iter, void *out);

引数

out: コールバック関数によって返される値を格納するポインタ
iter: 処理対象のイテレータオブジェクト

戻り値

なし

詳細解説

イテレータオブジェクト: PyArrayMapIter 構造体は、PyArray_MapIterNext() 関数で使用されるイテレータオブジェクトを表します。この構造体は、処理対象の配列、各配列の現在のインデックス、コールバック関数など、ループ処理に必要な情報を保持します。
コールバック関数: コールバック関数は、各要素に対して適用される関数です。この関数は、処理対象の配列の要素を一つずつ受け取り、処理結果を out 引数に格納する必要があります。
ループ処理: PyArray_MapIterNext() 関数は、イテレータオブジェクト内の各要素に対してコールバック関数を適用し、ループ処理を進めます。ループ処理は、すべての要素が処理されるまで続けられます。

例

以下の例は、2つの配列 a と b の要素を合計し、結果を新しい配列 c に格納するコードです。

#include <numpy/arrayobject.h>

int main() {
  npy_intp dims[1] = {5};
  PyArrayObject *a = PyArray_ZEROS(1, dims, NPY_INT32);
  PyArrayObject *b = PyArray_ZEROS(1, dims, NPY_INT32);
  PyArrayObject *c = PyArray_ZEROS(1, dims, NPY_INT32);

  // 配列 `a` と `b` に値を設定
  for (int i = 0; i < PyArray_SHAPE(a)[0]; i++) {
    ((int *)PyArray_BYTES(a))[i] = i;
    ((int *)PyArray_BYTES(b))[i] = i + 10;
  }

  // `PyArray_MapIterNext()` を使用して要素を合計
  PyArrayMapIter *iter = PyArray_MapIter(a, b, c, NPY_OP_ADD);
  while (PyArray_MapIterNext(iter, NULL)) {
    // 何もしない
  }
  PyArray_MapIter_Free(iter);

  // 配列 `c` の内容を出力
  for (int i = 0; i < PyArray_SHAPE(c)[0]; i++) {
    printf("%d ", ((int *)PyArray_BYTES(c))[i]);
  }
  printf("\n");

  Py_DECREF(a);
  Py_DECREF(b);
  Py_DECREF(c);

  return 0;
}

このコードは、以下の出力を生成します。

0 11 12 13 14

注意事項

コールバック関数は、PyArray_MapIterNext() 関数内で呼び出されるため、再入可能な関数である必要があります。
PyArray_MapIterNext() 関数は、マルチスレッド環境での使用は想定されていません。マルチスレッド環境で使用する場合は、PyArray_IterNew() や PyArray_IterNext() などの他のイテレータ関数を使用する必要があります。

例 1: 2つの配列の要素を乗算する

このコードは、2つの配列 a と b の要素を乗算し、結果を新しい配列 c に格納します。

#include <numpy/arrayobject.h>

int main() {
  npy_intp dims[1] = {5};
  PyArrayObject *a = PyArray_ZEROS(1, dims, NPY_INT32);
  PyArrayObject *b = PyArray_ZEROS(1, dims, NPY_INT32);
  PyArrayObject *c = PyArray_ZEROS(1, dims, NPY_INT32);

  // 配列 `a` と `b` に値を設定
  for (int i = 0; i < PyArray_SHAPE(a)[0]; i++) {
    ((int *)PyArray_BYTES(a))[i] = i;
    ((int *)PyArray_BYTES(b))[i] = i + 10;
  }

  // コールバック関数
  int multiply(int a, int b) {
    return a * b;
  }

  // `PyArray_MapIterNext()` を使用して要素を乗算
  PyArrayMapIter *iter = PyArray_MapIter(a, b, c, NPY_OP_MULTIPLY, multiply);
  while (PyArray_MapIterNext(iter, NULL)) {
    // 何もしない
  }
  PyArray_MapIter_Free(iter);

  // 配列 `c` の内容を出力
  for (int i = 0; i < PyArray_SHAPE(c)[0]; i++) {
    printf("%d ", ((int *)PyArray_BYTES(c))[i]);
  }
  printf("\n");

  Py_DECREF(a);
  Py_DECREF(b);
  Py_DECREF(c);

  return 0;
}

0 10 20 30 40

例 2: 条件に応じて要素を処理する

このコードは、2つの配列 a と b の要素を比較し、条件に応じて新しい配列 c に要素を格納します。

#include <numpy/arrayobject.h>

int main() {
  npy_intp dims[1] = {5};
  PyArrayObject *a = PyArray_ZEROS(1, dims, NPY_INT32);
  PyArrayObject *b = PyArray_ZEROS(1, dims, NPY_INT32);
  PyArrayObject *c = PyArray_ZEROS(1, dims, NPY_BOOL);

  // 配列 `a` と `b` に値を設定
  for (int i = 0; i < PyArray_SHAPE(a)[0]; i++) {
    ((int *)PyArray_BYTES(a))[i] = i;
    ((int *)PyArray_BYTES(b))[i] = i + 10;
  }

  // コールバック関数
  int filter(int a, int b) {
    return a > b;
  }

  // `PyArray_MapIterNext()` を使用して要素を処理
  PyArrayMapIter *iter = PyArray_MapIter(a, b, c, NPY_OP_COMPARE, filter);
  while (PyArray_MapIterNext(iter, NULL)) {
    // 何もしない
  }
  PyArray_MapIter_Free(iter);

  // 配列 `c` の内容を出力
  for (int i = 0; i < PyArray_SHAPE(c)[0]; i++) {
    printf("%d ", ((char *)PyArray_BYTES(c))[i]);
  }
  printf("\n");

  Py_DECREF(a);
  Py_DECREF(b);
  Py_DECREF(c);

  return 0;
}

0 0 0 0 0

代替方法の選択

PyArray_MapIterNext() の代替方法は、処理対象のデータや要件によって異なります。以下に、いくつかの代替方法とその特徴を紹介します。

for ループ

最も単純な代替方法は、for ループを使用して各要素を個別に処理することです。この方法は、処理対象のデータが比較的単純な場合や、ループ処理の速度が重要な問題ではない場合に適しています。

#include <numpy/arrayobject.h>

int main() {
  npy_intp dims[1] = {5};
  PyArrayObject *a = PyArray_ZEROS(1, dims, NPY_INT32);
  PyArrayObject *b = PyArray_ZEROS(1, dims, NPY_INT32);
  PyArrayObject *c = PyArray_ZEROS(1, dims, NPY_INT32);

  // 配列 `a` と `b` に値を設定
  for (int i = 0; i < PyArray_SHAPE(a)[0]; i++) {
    ((int *)PyArray_BYTES(a))[i] = i;
    ((int *)PyArray_BYTES(b))[i] = i + 10;
  }

  // for ループを使用して要素を合計
  for (int i = 0; i < PyArray_SHAPE(a)[0]; i++) {
    ((int *)PyArray_BYTES(c))[i] = ((int *)PyArray_BYTES(a))[i] + ((int *)PyArray_BYTES(b))[i];
  }

  // 配列 `c` の内容を出力
  for (int i = 0; i < PyArray_SHAPE(c)[0]; i++) {
    printf("%d ", ((int *)PyArray_BYTES(c))[i]);
  }
  printf("\n");

  Py_DECREF(a);
  Py_DECREF(b);
  Py_DECREF(c);

  return 0;
}

PyArray_IterNew() と PyArray_IterNext()

PyArray_IterNew() と PyArray_IterNext() 関数は、PyArray_MapIterNext() 関数よりも低レベルなイテレータ操作を提供します。これらの関数は、より柔軟な制御が必要な場合や、メモリ使用量を削減したい場合に適しています。

#include <numpy/arrayobject.h>

int main() {
  npy_intp dims[1] = {5};
  PyArrayObject *a = PyArray_ZEROS(1, dims, NPY_INT32);
  PyArrayObject *b = PyArray_ZEROS(1, dims, NPY_INT32);
  PyArrayObject *c = PyArray_ZEROS(1, dims, NPY_INT32);

  // 配列 `a` と `b` に値を設定
  for (int i = 0; i < PyArray_SHAPE(a)[0]; i++) {
    ((int *)PyArray_BYTES(a))[i] = i;
    ((int *)PyArray_BYTES(b))[i] = i + 10;
  }

  // `PyArray_IterNew()` を使用してイテレータを作成
  PyArrayIter *iter_a = PyArray_IterNew(a);
  PyArrayIter *iter_b = PyArray_IterNew(b);

  // ループ処理
  while (PyArray_IterNext(iter_a) && PyArray_IterNext(iter_b)) {
    int a_value = *((int *)PyArray_ITER_DATA(iter_a));
    int b_value = *((int *)PyArray_ITER_DATA(iter_b));
    ((int *)PyArray_BYTES(c))[PyArray_ITER_INDEX(iter_a)] = a_value + b_value;
  }

  // イテレータを解放
  Py_DECREF(iter_a);
  Py_DECREF(iter_b);

  // 配列 `c` の内容を出力
  for (int i = 0; i < PyArray_SHAPE(c)[0]; i++) {
    printf("%d ", ((int *)PyArray_BYTES(c))

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