NumPy C-APIでndarrayを効率的に複製: PyObject *PyArray_NewCopy() の詳細解説

PyArray_NewCopy() は、NumPy C-APIにおいて、既存のNumPy配列(ndarray)を複製するための関数です。この関数は、元の配列のデータと構造を新しい配列にコピーし、独立したオブジェクトとして返します。

引数

order: 複製された配列のメモリレイアウトを指定するフラグ。
- NPY_CORDER: C言語スタイルの連続メモリ配置 (デフォルト)
- NPY_FORTRANORDER: Fortranスタイルの連続メモリ配置
old: 複製対象となるNumPy配列(ndarray)オブジェクト

戻り値

成功した場合、複製された新しいNumPy配列(ndarray)オブジェクトが返されます。失敗した場合、NULL が返され、エラー情報がPython例外として設定されます。

コード例

#include <numpy/ndarrayobject.h>

int main() {
  // 元の配列を作成
  npy_intp dims[] = {2, 3};
  PyArrayObject *old_array = PyArray_SimpleNewFromIntp(2, dims, NPY_INT32);

  // 配列をコピー
  PyArrayObject *new_array = PyArray_NewCopy(old_array, NPY_CORDER);

  // 新しい配列を使用
  // ...

  // メモリ解放
  Py_DECREF(old_array);
  Py_DECREF(new_array);

  return 0;
}

PyArray_NewCopy() は、NumPy C-APIの一部であり、Pythonレベルでは直接使用できません。NumPy配列を複製するには、ndarray.copy() メソッドを使用する必要があります。
複製された配列のメモリ管理は、ユーザーの責任で行う必要があります。使用後は Py_DECREF() を呼び出してメモリを解放する必要があります。
PyArray_NewCopy() は、元の配列のデータと構造を忠実にコピーします。したがって、元の配列を変更すると、複製された配列も同様に変更されます。

NumPy C-API を使用する場合は、適切なメモリ管理とエラー処理を行うことが重要です。
多くの場合、ndarray.copy() メソッドの方が使いやすく、メモリ管理も自動的に行われるため、推奨されます。
PyArray_NewCopy() は、メモリ効率の高い方法でNumPy配列を複製する必要がある場合に役立ちます。

NumPy配列の作成

#include <numpy/ndarrayobject.h>

int main() {
  // 元の配列を作成
  npy_intp dims[] = {2, 3};
  PyArrayObject *old_array = PyArray_SimpleNewFromIntp(2, dims, NPY_INT32);

  // データを初期化
  int *ptr = (int *)PyArray_DATA(old_array);
  for (int i = 0; i < 6; i++) {
    ptr[i] = i + 1;
  }

  // 配列の内容を出力
  printf("元の配列:\n");
  PyArray_Print(old_array, NPY_ARRAYSHORT);

  // ...
}

配列の複製

// 配列をコピー
PyArrayObject *new_array = PyArray_NewCopy(old_array, NPY_CORDER);

// 新しい配列の内容を出力
printf("複製された配列:\n");
PyArray_Print(new_array, NPY_ARRAYSHORT);

// メモリ解放
Py_DECREF(old_array);
Py_DECREF(new_array);

return 0;

出力

元の配列:
[1 2 3]
[4 5 6]

複製された配列:
[1 2 3]
[4 5 6]

このコードでは、まず PyArray_SimpleNewFromIntp() 関数を使用して、2行3列の整数型NumPy配列を作成します。その後、PyArray_DATA() 関数を使用して配列のデータポインタを取得し、配列の要素を初期化します。次に、PyArray_NewCopy() 関数を使用して元の配列を複製し、複製された配列の内容を出力します。最後に、Py_DECREF() 関数を使用してメモリを解放します。

NumPy C-API を使用する場合は、適切なメモリ管理とエラー処理を行うことが重要です。
より複雑な操作を行う場合は、NumPy C-APIのリファレンスを参照してください。
このコードは、NumPy C-APIの基本的な使用方法を示しています。

特定のメモリレイアウトで配列を複製する:

PyArrayObject *new_array = PyArray_NewCopy(old_array, NPY_FORTRANORDER);

特定のデータ型で配列を複製する:

PyArray_Descr *descr = PyArray_DescrFromType(NPY_FLOAT64);
PyArrayObject *new_array = PyArray_NewCopy(old_array, NPY_CORDER, descr);

特定の形状で配列を複製する:

npy_intp new_dims[] = {3, 2};
PyArrayObject *new_array = PyArray_NewShape(old_array, NPY_CORDER, new_dims);

ndarray.copy() メソッド

ndarray.copy() メソッドは、NumPy配列を複製するための最も簡単な方法です。この方法は、Pythonレベルで直接使用でき、メモリ管理も自動的に行われます。

import numpy as np

old_array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
new_array = old_array.copy()

print(new_array)

利点

安全に使用できる
メモリ管理が自動的に行われる
簡単で使いやすい

欠点

特定のメモリレイアウトやデータ型を指定できない
PyArray_NewCopy() よりも低速な場合がある

PyArray_SimpleNewFromDescr() と PyArray_CopyFromTo() 関数

PyArray_SimpleNewFromDescr() と PyArray_CopyFromTo() 関数を組み合わせることで、PyArray_NewCopy() と同様の機能を実現できます。この方法は、より細かい制御が必要な場合に役立ちます。

#include <numpy/ndarrayobject.h>

int main() {
  // 元の配列を取得
  PyArrayObject *old_array = ...;

  // 新しい配列を作成
  PyArray_Descr *descr = PyArray_DescrFromType(NPY_INT32);
  npy_intp dims[] = {2, 3};
  PyArrayObject *new_array = PyArray_SimpleNewFromDescr(descr, NPY_CORDER, dims);

  // データをコピー
  PyArray_CopyFromTo(new_array, old_array, NULL);

  // 新しい配列を使用
  // ...

  // メモリ解放
  Py_DECREF(old_array);
  Py_DECREF(new_array);

  return 0;
}

利点

PyArray_NewCopy() よりも高速な場合がある
特定のメモリレイアウトやデータ型を指定できる

欠点

エラー処理が必要
ndarray.copy() よりも複雑で、メモリ管理も手動で行う必要がある

PyArray_View() 関数

PyArray_View() 関数は、既存のNumPy配列のビューを作成するための関数です。この方法は、元の配列のデータを共有する新しい配列を作成する場合に役立ちます。

#include <numpy/ndarrayobject.h>

int main() {
  // 元の配列を取得
  PyArrayObject *old_array = ...;

  // 新しい配列を作成
  PyArrayObject *new_array = PyArray_View(old_array, NULL, NULL);

  // 新しい配列を使用
  // ...

  // メモリ解放
  Py_DECREF(new_array);

  return 0;
}

利点

元の配列のデータを共有する
メモリ効率が高い

欠点

特定のメモリレイアウトやデータ型を指定できない
元の配列を変更すると、新しい配列も変更される

NumPy以外にも、配列を複製するためのライブラリがいくつかあります。これらのライブラリは、NumPy C-APIよりも使いやすく、より多くの機能を提供する場合があります。

PyArray_NewCopy() は、NumPy配列を複製するための便利な関数ですが、状況によっては代替方法の方が適している場合があります。どの方法が最適かは、要件やパフォーマンス要件によって異なります。

パフォーマンス: ndarray.copy() メソッドは、PyArray_NewCopy() よりも低速な場合
メモリ効率: PyArray_SimpleNewFromDescr() と PyArray_CopyFromTo() 関数を使用する場合は、メモリレイアウトを考慮する必要があります。連続メモリ配置の配列は、断片化されたメモリ配置の配列よりも効率的にコピーできます。