PythonでNumPy配列の要素を効率的に検査：npy_isfinite()関数と代替方法

この関数は、以下のプロトタイプを持つC言語関数です。

npy_bool *npy_isfinite(npy_ndarray *arr, npy_bool *out, npy_bool *where);

引数

• where: 検査対象とする要素を指定するオプションの配列。None の場合は、arr のすべての要素が検査されます。
• out: 検査結果を出力する配列。arr と同じ大きさである必要があります。
• arr: 検査対象の配列

戻り値

• 成功した場合は NPY_SUCESS、失敗した場合は NPY_FAILURE を返します。

詳細

• out 配列と where 配列は、事前に割り当てられている必要があります。
• where 配列が指定されている場合は、where 配列の真の要素のみが検査されます。
• 検査結果は、out 配列に真偽値として格納されます。
• npy_isfinite() は、arr の各要素に対して、以下の条件を満たすかどうかを検査します。
  • 無限大ではないこと
  • 非数ではないこと

例

#include <numpy/ndarray.h>

int main() {
  // 配列を作成
  npy_intp dims[] = {3};
  npy_ndarray *arr = PyArray_SimpleNewFromData(NDIM(dims), dims, NPY_FLOAT64, NULL);

  // 配列の要素に値を設定
  double data[] = {1.0, np.inf, np.nan, 4.0};
  memcpy(PyArray_DATA(arr), data, sizeof(data));

  // 出力配列を作成
  npy_ndarray *out = PyArray_SimpleNewFromData(NDIM(dims), dims, NPY_BOOL, NULL);

  // npy_isfinite() 関数を呼び出す
  npy_bool status = npy_isfinite(arr, out, NULL);

  // 検査結果を確認
  if (status == NPY_SUCCESS) {
    for (int i = 0; i < PyArray_SIZE(arr); i++) {
      printf("%d: %d\n", i, *(npy_bool *)PyArray_GETPTR1(out, i));
    }
  } else {
    printf("Error: npy_isfinite() failed\n");
  }

  // 配列を解放
  PyArray_XDECREF(arr);
  PyArray_XDECREF(out);

  return 0;
}

この例では、3要素の浮動小数点配列を作成し、npy_isfinite() 関数を使用して各要素が有限数であるかどうかを検査します。検査結果は、別の配列に出力されます。

npy_isfinite() 関数は、NumPy C-APIにおいて、配列の要素が有限数であるかどうかを個別に検査するために使用されます。この関数は、無限大や非数を含む配列を処理する際に役立ちます。

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import numpy as np

# NumPy C-API ヘッダーファイルをインポート
import numpy.core.carray as ca

def is_finite_all(arr):
  """
  NumPy 配列のすべての要素が有限数かどうかを検査します。

  Args:
    arr: 検査対象の配列

  Returns:
    すべての要素が有限数の場合は True、そうでない場合は False
  """
  # C-API 関数 npy_isfinite() を使用する準備
  out = np.empty(arr.shape, dtype=np.bool_)
  status = ca.npy_isfinite(arr.ctypes.data, out.ctypes.data, None)

  # 検査結果を確認
  if status != ca.NPY_SUCESS:
    raise RuntimeError("npy_isfinite() failed")

  return np.all(out)

def is_finite_any(arr):
  """
  NumPy 配列のいずれかの要素が有限数かどうかを検査します。

  Args:
    arr: 検査対象の配列

  Returns:
    いずれかの要素が有限数の場合は True、そうでない場合は False
  """
  # C-API 関数 npy_isfinite() を使用する準備
  out = np.empty(arr.shape, dtype=np.bool_)
  status = ca.npy_isfinite(arr.ctypes.data, out.ctypes.data, None)

  # 検査結果を確認
  if status != ca.NPY_SUCESS:
    raise RuntimeError("npy_isfinite() failed")

  return np.any(out)

# テスト
arr = np.array([1, 2, np.inf, 4, np.nan])

print(f"すべての要素が有限数: {is_finite_all(arr)}")
print(f"いずれかの要素が有限数: {is_finite_any(arr)}")

このコードでは、以下の2つの関数を定義しています。

• is_finite_any(arr): 配列 arr のいずれかの要素が有限数かどうかを検査します。
• is_finite_all(arr): 配列 arr のすべての要素が有限数かどうかを検査します。

これらの関数は、npy_isfinite() C-API 関数を使用して実装されています。

• is_finite_all() 関数と is_finite_any() 関数を使用して、配列全体または一部の要素が有限数であるかどうかを判定する方法
• npy_isfinite() 関数を使用して、NumPy 配列の要素が有限数であるかどうかを個別に検査する方法

• 性能が重要な場合は、numpy.vectorize 関数を使用して npy_isfinite() 関数をベクトル化することを検討できます。

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以下に、npy_isfinite() 関数の代替方法として考えられる方法をいくつか紹介します。

NumPy の組み込み関数を使用する

NumPy には、npy_isfinite() 関数と同様の機能を提供する組み込み関数がいくつか用意されています。

• np.isfinite(): np.isnan() と np.isinf() の論理積を計算します。
• np.isinf(): 無限大かどうかを検査します。
• np.isnan(): 非数かどうかを検査します。

これらの関数は、npy_isfinite() 関数よりも簡潔に使用できます。

例

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, np.inf, 4, np.nan])

# npy_isfinite() 関数を使用
finite_elements = npy_isfinite(arr)

# NumPy の組み込み関数を使用
finite_elements = ~np.isnan(arr) & ~np.isinf(arr)

print(finite_elements)

独自の関数を作成する

npy_isfinite() 関数の機能を完全に再現したい場合は、独自の関数を作成することができます。

例

def is_finite(x):
  """
  x が有限数かどうかを検査します。

  Args:
    x: 検査対象の値

  Returns:
    x が有限数の場合は True、そうでない場合は False
  """
  return not np.isnan(x) and not np.isinf(x)

arr = np.array([1, 2, np.inf, 4, np.nan])

finite_elements = [is_finite(x) for x in arr]

print(finite_elements)

Cython を使用する

Cython を使用すると、C 言語で NumPy 配列を操作するコードを記述することができます。npy_isfinite() 関数よりも高速な代替手段を作成したい場合は、この方法が有効です。

例

import numpy as np

def is_finite_cython(np.ndarray[np.float64_t] arr):
  """
  NumPy 配列の要素が有限数かどうかを検査します。

  Args:
    arr: 検査対象の配列

  Returns:
    要素がすべて有限数の場合は True、そうでない場合は False
  """
  cdef np.ndarray[np.bool_t] out = np.zeros_like(arr, dtype=np.bool_)
  cdef int status = npy_isfinite(arr.ctypes.data, out.ctypes.data, NULL)

  if status != NPY_SUCESS:
    raise Exception("npy_isfinite() failed")

  return np.all(out)

arr = np.array([1, 2, np.inf, 4, np.nan])

print(is_finite_cython(arr))

Pandas を使用する

Pandas データフレームを使用している場合は、isna() と isinf() メソッドを使用して、データフレームの要素が有限数かどうかを検査することができます。

例

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([[1, 2, np.inf, 4, np.nan]], columns=['A'])

print(df['A'].isna())
print(df['A'].isinf())

最適な代替方法の選択

どの代替方法が最適かは、状況によって異なります。

• データ構造: Pandas データフレームを使用している場合は、isna() と isinf() メソッドを使用するのが最適です。
• 速度: Cython を使用すると、最も高速な代替手段を作成することができます。
• 柔軟性: 独自の関数を作成すると、npy_isfinite() 関数よりも柔軟なロジックを実装することができます。
• 簡潔さ: NumPy の組み込み関数は、最も簡潔に使用できます。