NumPy C-API: 高度なインデキシング操作における軸の入れ替えを可能にする「void PyArray_MapIterSwapAxes()」関数

PyArrayMapIterObject 構造体を操作
軸の入れ替え有無を制御する getmap フラグ
高度なインデキシング操作における軸の入れ替え

詳細説明

PyArray_MapIterSwapAxes() 関数は、この構造体の axes メンバーを操作することで、軸の入れ替えを行います。axes メンバーは、配列の軸の順序を表す整数配列です。

getmap フラグは、軸の入れ替えを行うかどうかを制御します。このフラグが 1 の場合、軸は入れ替えられます。0 の場合、軸は入れ替えられません。

使用例

#include <numpy/ndarray.h>

void swap_axes(PyArrayMapIterObject *mit) {
  // 軸の入れ替えを行う
  int tmp[NDIM];
  memcpy(tmp, mit->axes, sizeof(int) * NDIM);
  for (int i = 0; i < NDIM / 2; i++) {
    int tmp_i = tmp[i];
    tmp[i] = tmp[NDIM - 1 - i];
    tmp[NDIM - 1 - i] = tmp_i;
  }
  memcpy(mit->axes, tmp, sizeof(int) * NDIM);

  // 軸の入れ替え後のフラグを更新
  mit->getmap = 1;
}

この例では、swap_axes() 関数が PyArrayMapIterObject 構造体の axes メンバーを操作し、軸の順序を入れ替えています。また、getmap フラグを 1 に設定することで、軸の入れ替えが行われたことを示しています。

この関数は、NumPy C-API の一部であり、高度なプログラミング知識が必要です。

NumPy C-API は複雑な API であり、詳細な理解には時間と労力が必要です。
上記の例はあくまで一例であり、実際の用途に合わせて変更する必要があります。

#include <numpy/ndarray.h>

void main() {
  // 2D 配列を作成
  int data[6] = {1, 2, 3, 4, 5, 6};
  PyArrayObject *arr = PyArray_SimpleNewFromData(NDIM, dims, NPY_INT32, data);

  // イテレータを作成
  PyArrayMapIterObject *mit = PyArray_MapIter(arr, NULL, OP_READ);

  // 軸の入れ替え
  swap_axes(mit);

  // イテレーション
  while (PyArray_MapIterNext(mit)) {
    // 現在のインデックスを取得
    npy_intp indices[NDIM];
    PyArray_MapIterGetCoords(mit, indices, 0);

    // 入れ替え後のインデックス
    int swapped_indices[NDIM];
    swapped_indices[0] = indices[1];
    swapped_indices[1] = indices[0];

    // 入れ替え後の要素を取得
    int *ptr = (int *)PyArray_MapIterGetDataPtr(mit);
    int value = *ptr;

    // 結果を出力
    printf("(%d, %d): %d\n", swapped_indices[0], swapped_indices[1], value);
  }

  // イテレータを解放
  PyArray_MapIterFree(mit);

  // 配列を解放
  PyArray_DECREF(arr);
}

void swap_axes(PyArrayMapIterObject *mit) {
  // 軸の入れ替えを行う
  int tmp[NDIM];
  memcpy(tmp, mit->axes, sizeof(int) * NDIM);
  for (int i = 0; i < NDIM / 2; i++) {
    int tmp_i = tmp[i];
    tmp[i] = tmp[NDIM - 1 - i];
    tmp[NDIM - 1 - i] = tmp_i;
  }
  memcpy(mit->axes, tmp, sizeof(int) * NDIM);

  // 軸の入れ替え後のフラグを更新
  mit->getmap = 1;
}

コード解説

int data[6] で 2D 配列のデータを作成します。
PyArray_SimpleNewFromData() 関数を使って、NumPy 配列を作成します。
PyArray_MapIter() 関数を使って、配列のイテレータを作成します。
swap_axes() 関数を使って、軸の入れ替えを行います。
PyArray_MapIterNext() 関数を使って、イテレータをループします。
PyArray_MapIterGetCoords() 関数を使って、現在のインデックスを取得します。
軸を入れ替えた後のインデックスを計算します。
PyArray_MapIterGetDataPtr() 関数を使って、現在の要素へのポインタを取得します。
要素の値を取得し、出力します。
イテレータを解放します。
配列を解放します。

NumPy C-API は複雑な API であり、詳細な理解には時間と労力が必要です。
このコードはあくまで一例であり、実際の用途に合わせて変更する必要があります。

以下では、PyArray_MapIterSwapAxes() 関数の代替方法として、以下の2つの方法を紹介します。

PyArray_Transpose() 関数を使う

PyArray_Transpose() 関数は、NumPy 配列の軸を入れ替えるための関数です。この関数は、PyArray_MapIterSwapAxes() 関数よりもシンプルで、理解しやすいというメリットがあります。

#include <numpy/ndarray.h>

void main() {
  // 2D 配列を作成
  int data[6] = {1, 2, 3, 4, 5, 6};
  PyArrayObject *arr = PyArray_SimpleNewFromData(NDIM, dims, NPY_INT32, data);

  // 軸を入れ替える
  PyArrayObject *transposed_arr = PyArray_Transpose(arr, NULL);

  // 結果を出力
  for (int i = 0; i < transposed_arr->ndims; i++) {
    printf("dim %d: %d\n", i, transposed_arr->dimensions[i]);
  }

  // 配列を解放
  PyArray_DECREF(transposed_arr);
  PyArray_DECREF(arr);
}

ループを使って軸を入れ替える

ループを使って、配列の要素を順次アクセスし、軸を入れ替える方法もあります。この方法は、PyArray_MapIterSwapAxes() 関数よりも柔軟性が高く、複雑な軸の入れ替えにも対応できます。

#include <numpy/ndarray.h>

void main() {
  // 2D 配列を作成
  int data[6] = {1, 2, 3, 4, 5, 6};
  PyArrayObject *arr = PyArray_SimpleNewFromData(NDIM, dims, NPY_INT32, data);

  // 軸を入れ替える
  for (int i = 0; i < arr->ndims; i++) {
    for (int j = 0; j < arr->dimensions[i]; j++) {
      // 現在の要素を取得
      int *ptr = (int *)PyArray_GetPtr(arr, i, j, NULL);
      int value = *ptr;

      // 入れ替え後のインデックスを計算
      int swapped_indices[NDIM];
      swapped_indices[0] = j;
      swapped_indices[1] = i;

      // 入れ替え後の要素に設定
      int *swapped_ptr = (int *)PyArray_GetPtr(arr, swapped_indices[0], swapped_indices[1], NULL);
      *swapped_ptr = value;
    }
  }

  // 結果を出力
  for (int i = 0; i < arr->ndims; i++) {
    printf("dim %d: %d\n", i, arr->dimensions[i]);
  }

  // 配列を解放
  PyArray_DECREF(arr);
}

どちらの代替方法を選ぶべきか

どちらの代替方法を選ぶべきかは、状況によって異なります。

柔軟性、複雑な軸の入れ替えに対応する必要がある場合は、ループを使って軸を入れ替える方法を使うのがおすすめです。
シンプルさ、わかりやすさを重視する場合は、PyArray_Transpose() 関数を使うのがおすすめです。

注意事項

NumPy C-API は複雑な API であり、詳細な理解には時間と労力が必要です。

PyArray_MapIterSwapAxes() 関数は、高度なインデキシング操作における軸の入れ替えを行うための関数ですが、複雑で初心者には理解しにくい場合があります。