NumPy C-APIで知っておきたい便利関数：要素数を取得する「npy_intp PyArray_SIZE()」

npy_intp PyArray_SIZE(PyArrayObject *obj);

引数

• obj: 対象となるNumPy配列オブジェクトへのポインタ

戻り値

• 失敗した場合：-1
• 成功した場合：配列の合計要素数

詳細

PyArray_SIZE() 関数は、以下の処理を実行します。

1. 引数 obj が有効なNumPy配列オブジェクトであることを確認します。
2. 配列の形状 (obj->ndims) と各次元の長さ (obj->shape[0], obj->shape[1], ...) を取得します。
3. 各次元の長さの積算値を計算します。
4. 計算結果を npy_intp 型に変換して返します。

例

#include <numpy/ndarray.h>

int main() {
  PyArrayObject *arr;
  npy_intp size;

  // 2次元のNumPy配列を作成
  arr = PyArray_ZEROS(2, (int[]){3, 4}, NPY_INT32);

  // 配列の合計要素数を取得
  size = PyArray_SIZE(arr);

  printf("配列の合計要素数: %ld\n", size);

  // メモリ解放
  Py_DECREF(arr);

  return 0;
}

この例では、2次元の 3 x 4 整数配列を作成し、PyArray_SIZE() 関数を使用してその合計要素数を取得しています。結果は 12 となります。

• PyArray_SIZE() 関数は、配列のストレージレイアウトを考慮しません。C形式連続、Fortran形式連続、または任意のストレージレイアウトを持つ配列に対して使用できます。
• 配列が空の場合、PyArray_SIZE() 関数は 0 を返します。
• PyArray_SIZE() 関数は、配列のデータ型を考慮しません。すべてのデータ型において、要素数を計算します。

• PyArray_NDIM()：指定されたNumPy配列の次元数を返します。
• PyArray_Shape()：指定されたNumPy配列の形状をPythonタプルとして返します。
• PyArray_NBYTES(): 指定されたNumPy配列の合計バイト数を返します。

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例1：配列の合計要素数を取得する

#include <numpy/ndarray.h>

int main() {
  PyArrayObject *arr;
  npy_intp size;

  // 3次元のNumPy配列を作成
  arr = PyArray_ZEROS(3, (int[]){2, 3, 4}, NPY_INT64);

  // 配列の合計要素数を取得
  size = PyArray_SIZE(arr);

  printf("配列の合計要素数: %ld\n", size);

  // メモリ解放
  Py_DECREF(arr);

  return 0;
}

例2：異なるデータ型の配列の合計要素数を取得する

#include <numpy/ndarray.h>

int main() {
  PyArrayObject *arr1, *arr2;
  npy_intp size1, size2;

  // 1次元の浮動小数点配列を作成
  arr1 = PyArray_ZEROS(5, NPY_FLOAT32);

  // 2次元の複素数配列を作成
  arr2 = PyArray_ZEROS(2, (int[]){3, 2}, NPY_COMPLEX64);

  // 各配列の合計要素数を取得
  size1 = PyArray_SIZE(arr1);
  size2 = PyArray_SIZE(arr2);

  printf("1次元浮動小数点配列の合計要素数: %ld\n", size1);
  printf("2次元複素数配列の合計要素数: %ld\n", size2);

  // メモリ解放
  Py_DECREF(arr1);
  Py_DECREF(arr2);

  return 0;
}

この例では、1次元の浮動小数点配列と2次元の複素数配列を作成し、それぞれに対して PyArray_SIZE() 関数を使用して合計要素数を取得しています。結果は、1次元配列が 5、2次元配列が 6 となります。

例3：空の配列の合計要素数を取得する

#include <numpy/ndarray.h>

int main() {
  PyArrayObject *arr;
  npy_intp size;

  // 空の2次元の整数配列を作成
  arr = PyArray_EMPTY(2, (int[]){0, 0}, NPY_INT32);

  // 配列の合計要素数を取得
  size = PyArray_SIZE(arr);

  printf("空の配列の合計要素数: %ld\n", size);

  // メモリ解放
  Py_DECREF(arr);

  return 0;
}

これらの例は、npy_intp PyArray_SIZE() 関数の基本的な使用方法を示しています。この関数は、NumPy配列の要素数を取得する際に役立ちます。

• 複数のNumPyモジュールを使用する場合は、インクルードガードを使用することをお勧めします。

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代替方法

1. PyArray_NBYTES() と sizeof() の組み合わせ
   

   この方法は、PyArray_NBYTES() 関数を使用して配列の合計バイト数を取得し、sizeof() マクロを使用して要素サイズを割り分けることで、要素数を計算します。

   #include <numpy/ndarray.h>
   
   npy_intp PyArray_SizeFromBytes(PyArrayObject *arr) {
       npy_intp size = PyArray_NBYTES(arr);
       if (size < 0) return -1;
       return size / sizeof(arr->descr->type);
   }
   
   int main() {
       PyArrayObject *arr;
       npy_intp size;
   
       // 2次元のNumPy配列を作成
       arr = PyArray_ZEROS(2, (int[]){3, 4}, NPY_INT32);
   
       // 代替方法を使用して配列の合計要素数を取得
       size = PyArray_SizeFromBytes(arr);
   
       printf("配列の合計要素数: %ld\n", size);
   
       // メモリ解放
       Py_DECREF(arr);
   
       return 0;
   }
   

   この方法は、PyArray_SIZE() 関数よりも汎用性が高く、様々なデータ型に対応できます。しかし、sizeof() マクロを使用するため、移植性が低くなる可能性があります。

2. イテレーション
   

   この方法は、配列の各要素をループで反復し、要素数をカウントすることで、合計要素数を計算します。

   npy_intp PyArray_SizeViaIteration(PyArrayObject *arr) {
       npy_intp size = 0;
       for (int i = 0; i < PyArray_NDIM(arr); ++i) {
           size *= arr->shape[i];
       }
       return size;
   }
   
   int main() {
       PyArrayObject *arr;
       npy_intp size;
   
       // 2次元のNumPy配列を作成
       arr = PyArray_ZEROS(2, (int[]){3, 4}, NPY_INT32);
   
       // イテレーションを使用して配列の合計要素数を取得
       size = PyArray_SizeViaIteration(arr);
   
       printf("配列の合計要素数: %ld\n", size);
   
       // メモリ解放
       Py_DECREF(arr);
   
       return 0;
   }
   

   この方法は、シンプルな構造の配列に対しては効率的ですが、複雑な構造の配列や高次元の配列に対しては非効率になる可能性があります。

3. NumPy 属性
   

   NumPy 1.17 以降では、arr.size 属性を使用して配列の合計要素数を直接取得できます。

   import numpy as np
   
   arr = np.zeros((2, 3, 4))
   size = arr.size
   print("配列の合計要素数:", size)  # 出力: 24
   

   この方法は、最も簡潔でわかりやすい方法ですが、NumPy 1.17 より古いバージョンでは使用できません。

• 移植性とパフォーマンスのバランスが必要な場合は、PyArray_SIZE() を使用します。
• NumPy 1.17 以降を使用している場合は、arr.size 属性を使用します。
• 複雑な構造の配列や高次元の配列を扱う場合は、PyArray_SizeViaIteration を使用します。
• シンプルで汎用性の高い方法が必要な場合は、PyArray_NBYTES() と sizeof() の組み合わせを使用します。

• 性能が重要な場合は、使用する手法をベンチマークして、最適な方法を選択することをお勧めします。
• いずれの方法を使用する場合も、エラー処理を適切に行うようにしてください。