NumPy 配列をユーザー所有メモリに格納： `int PyArray_SetBaseObject()` 関数による高度なテクニック

PyArray_SetBaseObject() は NumPy C-API における関数で、ヌルポインタ以外のオブジェクトを指定して、配列のベースを設定するために使用されます。これは、ユーザーが所有するメモリを管理する場合に役立ちます。

構文

int PyArray_SetBaseObject(PyArrayObject *arr, PyObject *base);

引数

base: ベースオブジェクトへのポインタ
arr: 対象となる NumPy 配列オブジェクトへのポインタ

戻り値

成功した場合には 0 を返し、失敗した場合には -1 を返します。

詳細

PyArray_SetBaseObject() 関数は、arr 配列の base 属性を base オブジェクトに設定します。
PyArray_SetBaseObject() 関数は、arr 配列の flags.OWNDATA フラグを NPY_NO_OWN に設定します。
base オブジェクトは、arr 配列のデータ型と互換性がある必要があります。
base オブジェクトは、arr 配列が破棄される前に破棄される必要があります。
base オブジェクトは、arr 配列と同じライフタイムを持つ必要があります。
base オブジェクトは、arr 配列が参照するメモリを所有する必要があります。

例

#include <numpy/arrayobject.h>

int main() {
  npy_intp dims[] = {2, 3};
  PyArrayObject *arr = PyArray_SimpleNewFromData(NPY_INT32, dims, 2 * 3, PyArray_DescrFromType(NPY_INT32));

  // ユーザーが所有するメモリを割り当て
  int *data = (int *)malloc(2 * 3 * sizeof(int));

  // メモリを初期化
  for (int i = 0; i < 2 * 3; i++) {
    data[i] = i;
  }

  // ベースオブジェクトを設定
  PyObject *base = PyCapsule_New(data, NULL, free);
  PyArray_SetBaseObject(arr, base);

  // 配列を使用
  // ...

  // 配列を破棄
  Py_DECREF(arr);

  return 0;
}

PyArray_SetBaseObject() 関数は、NumPy バージョン 1.7 以降でのみ使用できます。

PyArray_SetBaseObject() 関数は、高度な NumPy C-API 操作にのみ使用してください。基本的な NumPy 操作には、PyArray_New() や PyArray_FromPyBuffer() などの他の関数を使用してください。
PyArray_SetBaseObject() 関数は、NumPy 配列の所有権をユーザーに移すために使用されます。これは、パフォーマンスを向上させたり、メモリ使用量を削減したりする場合に役立ちます。

サンプル 1: ユーザーが所有するメモリを使用した NumPy 配列の作成

#include <numpy/arrayobject.h>

int main() {
  npy_intp dims[] = {2, 3};
  PyArrayObject *arr = PyArray_SimpleNewFromData(NPY_INT32, dims, 2 * 3, PyArray_DescrFromType(NPY_INT32));

  // ユーザーが所有するメモリを割り当て
  int *data = (int *)malloc(2 * 3 * sizeof(int));

  // メモリを初期化
  for (int i = 0; i < 2 * 3; i++) {
    data[i] = i;
  }

  // ベースオブジェクトを設定
  PyObject *base = PyCapsule_New(data, NULL, free);
  PyArray_SetBaseObject(arr, base);

  // 配列を使用
  // ...

  // 配列を破棄
  Py_DECREF(arr);

  return 0;
}

説明

PyArray_SimpleNewFromData() 関数を使用して、新しい NumPy 配列を作成します。
malloc() 関数を使用して、ユーザーが所有するメモリを割り当てます。
for ループを使用して、メモリを初期化します。
PyCapsule_New() 関数を使用して、ベースオブジェクトを作成します。
PyArray_SetBaseObject() 関数を使用して、ベースオブジェクトを設定します。
配列を使用します。
Py_DECREF() 関数を使用して、配列を破棄します。

#include <numpy/arrayobject.h>
#include <stdio.h>

int main() {
  FILE *fp = fopen("data.bin", "rb");
  if (fp == NULL) {
    printf("ファイルを開けませんでした。\n");
    return 1;
  }

  npy_intp dims[] = {2, 3};
  PyArrayObject *arr = PyArray_SimpleNewFromData(NPY_INT32, dims, 2 * 3, PyArray_DescrFromType(NPY_INT32));

  // ユーザーが所有するメモリを割り当て
  int *data = (int *)malloc(2 * 3 * sizeof(int));

  // ファイルからデータを読み込む
  fread(data, sizeof(int), 2 * 3, fp);
  fclose(fp);

  // ベースオブジェクトを設定
  PyObject *base = PyCapsule_New(data, NULL, free);
  PyArray_SetBaseObject(arr, base);

  // 配列を使用
  // ...

  // 配列を破棄
  Py_DECREF(arr);

  return 0;
}

fopen() 関数を使用して、ファイルを開きます。
PyArray_SimpleNewFromData() 関数を使用して、新しい NumPy 配列を作成します。
malloc() 関数を使用して、ユーザーが所有するメモリを割り当てます。
fread() 関数を使用して、ファイルからデータをメモリに読み込みます。
fclose() 関数を使用して、ファイルを閉じます。
PyCapsule_New() 関数を使用して、ベースオブジェクトを作成します。
PyArray_SetBaseObject() 関数を使用して、ベースオブジェクトを設定します。
配列を使用します。
Py_DECREF() 関数を使用して、配列を破棄します。

そこで、PyArray_SetBaseObject() 関数の代替方法として、以下の方法が考えられます。

PyArray_NewFromDescr() 関数を使用する

PyArray_NewFromDescr() 関数は、新しい NumPy 配列を作成するために使用できます。この関数には、flags 引数があり、この引数を使用して NPY_OWNDATA フラグを設定できます。NPY_OWNDATA フラグが設定されると、NumPy は配列が参照するメモリを所有しなくなります。

#include <numpy/arrayobject.h>

int main() {
  npy_intp dims[] = {2, 3};
  PyArrayObject *arr = PyArray_NewFromDescr(NPY_INT32, dims, 2 * 3, PyArray_DescrFromType(NPY_INT32), NPY_OWNDATA);

  // ユーザーが所有するメモリを割り当て
  int *data = (int *)malloc(2 * 3 * sizeof(int));

  // メモリを初期化
  for (int i = 0; i < 2 * 3; i++) {
    data[i] = i;
  }

  // 配列のデータポインタを設定
  PyArray_SetWritePtr(arr, data, NPY_CONTIGUOUS);

  // 配列を使用
  // ...

  // 配列を破棄
  Py_DECREF(arr);

  return 0;
}

PyArray_FromAny() 関数を使用する

PyArray_FromAny() 関数は、Python オブジェクトから NumPy 配列を作成するために使用できます。この関数には、flags 引数があり、この引数を使用して NPY_OWNDATA フラグを設定できます。NPY_OWNDATA フラグが設定されると、NumPy は配列が参照するメモリを所有しなくなります。

#include <numpy/arrayobject.h>
#include <Python.h>

int main() {
  // Python オブジェクトを作成
  PyObject *obj = PyList_New(6);
  PyList_SetItem(obj, 0, PyInt_FromLong(0));
  PyList_SetItem(obj, 1, PyInt_FromLong(1));
  PyList_SetItem(obj, 2, PyInt_FromLong(2));
  PyList_SetItem(obj, 3, PyInt_FromLong(3));
  PyList_SetItem(obj, 4, PyInt_FromLong(4));
  PyList_SetItem(obj, 5, PyInt_FromLong(5));

  // NumPy 配列を作成
  PyArrayObject *arr = PyArray_FromAny(obj, NULL, 2, NPY_INT32, NPY_OWNDATA);

  // 配列を使用
  // ...

  // 配列を破棄
  Py_DECREF(obj);
  Py_DECREF(arr);

  return 0;
}

PyArray_ShareMemoryWithFlags() 関数を使用する

PyArray_ShareMemoryWithFlags() 関数は、既存のメモリ領域を共有して NumPy 配列を作成するために使用できます。この関数には、flags 引数があり、この引数を使用して NPY_OWNDATA フラグを設定できます。NPY_OWNDATA フラグが設定されると、NumPy は配列が参照するメモリを所有しなくなります。

#include <numpy/arrayobject.h>

int main() {
  // ユーザーが所有するメモリを割り当て
  int data[6] = {0, 1, 2, 3, 4, 5};

  // NumPy 配列を作成
  PyArrayObject *arr = PyArray_ShareMemoryWithFlags(NULL, NPY_INT32, 2, dims, NULL, NPY_CONTIGUOUS | NPY_OWNDATA);

  // 配列を使用
  // ...

  // 配列を破棄
  Py_DECREF(arr);

  return 0;
}