NumPy C-API で NPY_UINT32 を使うサンプルコード集

enumerator NPY_UINT32 は、NumPy C-API における列挙型で、32ビット符号なし整数を表します。これは、npy_uint32 型のデータ要素を持つ NumPy 配列を作成および操作するために使用されます。

データ型との関係

NPY_UINT32 は、以下の NumPy データ型に対応します。

numpy.dtype('u4')
numpy.uint32

これらのデータ型は、32ビット符号なし整数値を格納するために使用されます。

C-API 関数との関連

NPY_UINT32 は、以下の NumPy C-API 関数で使用されます。

PyArray_SETITEM：NumPy 配列要素を設定します。
PyArray_GETITEM：NumPy 配列要素を取得します。
PyArray_Scalar：スカラ値から NumPy スカラオブジェクトを作成します。
PyArray_New：新しい NumPy 配列を作成します。
PyArray_DescrFromType：指定された NumPy データ型から記述子を作成します。

例

以下の例は、NPY_UINT32 を使用して 32ビット符号なし整数値の NumPy 配列を作成する方法を示しています。

#include <numpy/ndarray.h>

int main() {
  // 32ビット符号なし整数型の記述子を作成します。
  npy_dtype *dtype = PyArray_DescrFromType(NPY_UINT32);

  // 5要素の配列を作成します。
  npy_intp dims[] = {5};
  PyArrayObject *arr = PyArray_New(NDARRAY_CORDER, 1, dims, dtype, NULL);

  // 配列要素に値を設定します。
  npy_uint32 *data = (npy_uint32 *)PyArray_GETPTR1(arr);
  for (int i = 0; i < 5; i++) {
    data[i] = i;
  }

  // 配列要素を出力します。
  for (int i = 0; i < 5; i++) {
    printf("%u\n", data[i]);
  }

  // 配列を解放します。
  Py_DECREF(arr);
  Py_DECREF(dtype);

  return 0;
}

このコードを実行すると、以下の出力が得られます。

NPY_UINT32 は、64ビットシステムでは NPY_ULONGLONG と同等です。

enumerator NPY_UINT32 は、NumPy C-API における重要な列挙型であり、32ビット符号なし整数を表します。この型は、NumPy 配列の作成、操作、データアクセスなどに使用されます。

配列の作成と要素へのアクセス

#include <numpy/ndarray.h>

int main() {
  // 32ビット符号なし整数型の記述子を作成します。
  npy_dtype *dtype = PyArray_DescrFromType(NPY_UINT32);

  // 5要素の配列を作成します。
  npy_intp dims[] = {5};
  PyArrayObject *arr = PyArray_New(NDARRAY_CORDER, 1, dims, dtype, NULL);

  // 配列要素に値を設定します。
  npy_uint32 *data = (npy_uint32 *)PyArray_GETPTR1(arr);
  for (int i = 0; i < 5; i++) {
    data[i] = i * 2;
  }

  // 配列要素を出力します。
  for (int i = 0; i < 5; i++) {
    printf("%u\n", data[i]);
  }

  // 特定の要素にアクセスします。
  npy_uint32 value = data[2];
  printf("3番目の要素: %u\n", value);

  // 配列を解放します。
  Py_DECREF(arr);
  Py_DECREF(dtype);

  return 0;
}

0
2
4
6
8
3番目の要素: 4

配列の数学演算

#include <numpy/ndarray.h>

int main() {
  // 32ビット符号なし整数型の記述子を作成します。
  npy_dtype *dtype = PyArray_DescrFromType(NPY_UINT32);

  // 2つの5要素の配列を作成します。
  npy_intp dims[] = {5};
  PyArrayObject *arr1 = PyArray_New(NDARRAY_CORDER, 1, dims, dtype, NULL);
  PyArrayObject *arr2 = PyArray_New(NDARRAY_CORDER, 1, dims, dtype, NULL);

  // 配列要素に値を設定します。
  npy_uint32 *data1 = (npy_uint32 *)PyArray_GETPTR1(arr1);
  npy_uint32 *data2 = (npy_uint32 *)PyArray_GETPTR1(arr2);
  for (int i = 0; i < 5; i++) {
    data1[i] = i;
    data2[i] = i * 2;
  }

  // 要素ごとの加算を実行します。
  PyArrayObject *sum = PyArray_PyArithmetic(NPY_ADD, arr1, arr2);

  // 加算結果を出力します。
  npy_uint32 *data_sum = (npy_uint32 *)PyArray_GETPTR1(sum);
  for (int i = 0; i < 5; i++) {
    printf("%u + %u = %u\n", data1[i], data2[i], data_sum[i]);
  }

  // 配列を解放します。
  Py_DECREF(arr1);
  Py_DECREF(arr2);
  Py_DECREF(sum);
  Py_DECREF(dtype);

  return 0;
}

#include <numpy/ndarray.h>

int main() {
  // 32ビット符号なし整数型の記述子を作成します。
  npy_dtype *dtype = PyArray_DescrFromType(NPY_UINT32);

  // 5要素の配列とスカラ値を作成します。
  npy_intp dims[] = {5};
  PyArrayObject *arr = PyArray_New(NDARRAY_CORDER, 1, dims, dtype, NULL);
  npy_uint32 scalar = 10;

しかし、状況によっては、NPY_UINT32 の代わりに他の方法を使用することが可能です。以下に、いくつかの代替方法とそれぞれの利点と欠点をご紹介します。

型名を使用する

NPY_UINT32 の代わりに、対応する型名を使用することができます。例えば、以下のコードは同じ結果になります。

#include <numpy/ndarray.h>

// NPY_UINT32 を使用する
npy_dtype *dtype = PyArray_DescrFromType(NPY_UINT32);

// 型名を使用する
npy_dtype *dtype = PyArray_DescrFromType(NPY_UINT32);

利点：

型名を直接使用することで、意図が明確になる
コードがより読みやすくなる

欠点：

型名の変更に伴い、コードを修正する必要がある

マクロを使用する

NumPy C-API には、型名に対応するマクロが用意されています。例えば、以下のコードは同じ結果になります。

#include <numpy/ndarray.h>

// NPY_UINT32 を使用する
npy_dtype *dtype = PyArray_DescrFromType(NPY_UINT32);

// マクロを使用する
npy_dtype *dtype = PyArray_DescrFromType(NPY_UINT32);

コードがより簡潔になる

マクロの意味を理解していないと、コードが読みづらくなる

定数を使用する

#include <numpy/ndarray.h>

// NPY_UINT32 を使用する
npy_dtype *dtype = PyArray_DescrFromType(NPY_UINT32);

// 定数を使用する
npy_dtype *dtype = PyArray_DescrFromType(NPY_INT32);

コードがより分かりやすくなる

定数の名前を覚える必要がある

型変換を使用する

NPY_UINT32 以外の型から npy_uint32 型に変換することも可能です。例えば、以下のコードは同じ結果になります。

#include <numpy/ndarray.h>

// NPY_INT32 型の配列を作成する
npy_dtype *dtype = PyArray_DescrFromType(NPY_INT32);
npy_intp dims[] = {5};
PyArrayObject *arr = PyArray_New(NDARRAY_CORDER, 1, dims, dtype, NULL);

// 配列要素を NPY_UINT32 型に変換する
npy_uint32 *data = (npy_uint32 *)PyArray_Cast(arr, NPY_UINT32, NULL);

柔軟性が高い

パフォーマンスが低下する可能性がある
コードが複雑になる

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