NumPy高速処理の秘訣はNPY_ITER_BUFFERED？処理速度とメモリ使用量のトレードオフを解き明かす

NPY_ITER_BUFFERED の利点

コードの簡潔化
ループ構造を簡潔にし、コードを読みやすくすることができます。
メモリ使用量の削減
バッファリングにより、配列データを何度もコピーする必要がなくなり、メモリ使用量を削減できます。
パフォーマンス向上
ループ内で個々の要素にアクセスする際のオーバーヘッドを削減し、コードのパフォーマンスを向上させることができます。

NPY_ITER_BUFFERED の使用方法

NPY_ITER_BUFFERED フラグは、npy_iter_init() 関数を使用してイテレータを作成する際に設定できます。

npy_iter *iter;
npy_bool success = npy_iter_init(iter, &arr, NPY_ITER_BUFFERED);

success が NPY_OK である場合、イテレータは正常に初期化され、NPY_ITER_BUFFERED フラグが設定されます。

NPY_ITER_BUFFERED を使用する際の注意点

バッファリングは、配列が大きい場合にのみ顕著なパフォーマンス向上をもたらします。
バッファリングにより、配列データの一部の変更が反映されない場合があります。
NPY_ITER_BUFFERED フラグは、配列が読み取り専用である場合にのみ使用できます。

NPY_ITER_BUFFERED を使用する際の例

npy_iter *iter;
npy_intp indices[NDIMS];
npy_intp strides[NDIMS];
npy_float64 *ptr;

npy_iter_init(iter, &arr, NPY_ITER_BUFFERED);

while (npy_iter_advance(iter) == NPY_OK) {
  npy_iter_get_indices(iter, indices);
  npy_iter_get_strides(iter, strides);
  ptr = (npy_float64 *)npy_iter_get_data(iter);

  // 配列要素を処理する
  *ptr *= 2.0;
}

npy_iter_cleanup(iter);

この例では、NPY_ITER_BUFFERED フラグを使用して配列 arr をループし、各要素を 2 倍します。バッファリングにより、個々の要素にアクセスする際のオーバーヘッドが削減され、コードのパフォーマンスが向上します。

2024-06-06 00:57 PDT は現在時刻です。
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例1: 配列の各要素を 2 倍する

#include <numpy/numpy.h>

int main() {
  npy_intp dims[] = {2, 3};
  npy_intp strides[] = {3, 1};
  npy_float64 data[] = {1, 2, 3, 4, 5, 6};

  // NumPy 配列を作成
  npy_ndarray *arr = PyArray_NewNDArray(NDIMS, dims, NPY_FLOAT64, strides, data, NPY_ORDER_C, NULL);

  // イテレータを作成
  npy_iter *iter;
  npy_bool success = npy_iter_init(iter, arr, NPY_ITER_BUFFERED);
  if (!success) {
    PyErr_SetString(PyExc_RuntimeError, "イテレータの初期化に失敗しました");
    return 1;
  }

  // 配列要素を処理する
  while (npy_iter_advance(iter) == NPY_OK) {
    npy_float64 *ptr = (npy_float64 *)npy_iter_get_data(iter);
    *ptr *= 2.0;
  }

  // イテレータをクリーンアップ
  npy_iter_cleanup(iter);

  // NumPy 配列を破棄
  PyArray_Decref(arr);

  return 0;
}

例2: 配列の偶数インデックスの要素を 3 倍する

#include <numpy/numpy.h>

int main() {
  npy_intp dims[] = {2, 3};
  npy_intp strides[] = {3, 1};
  npy_float64 data[] = {1, 2, 3, 4, 5, 6};

  // NumPy 配列を作成
  npy_ndarray *arr = PyArray_NewNDArray(NDIMS, dims, NPY_FLOAT64, strides, data, NPY_ORDER_C, NULL);

  // イテレータを作成
  npy_iter *iter;
  npy_bool success = npy_iter_init(iter, arr, NPY_ITER_BUFFERED);
  if (!success) {
    PyErr_SetString(PyExc_RuntimeError, "イテレータの初期化に失敗しました");
    return 1;
  }

  // 配列要素を処理する
  while (npy_iter_advance(iter) == NPY_OK) {
    npy_intp indices[NDIMS];
    npy_iter_get_indices(iter, indices);

    if (indices[1] % 2 == 0) {
      npy_float64 *ptr = (npy_float64 *)npy_iter_get_data(iter);
      *ptr *= 3.0;
    }
  }

  // イテレータをクリーンアップ
  npy_iter_cleanup(iter);

  // NumPy 配列を破棄
  PyArray_Decref(arr);

  return 0;
}

これらの例は、NPY_ITER_BUFFERED フラグを使用して配列を効率的に処理する方法を示しています。ご自身のニーズに合わせてコードを調整することができます。

コードを実行する前に、NumPy がインストールされていることを確認してください。
これらの例では、配列を直接操作しています。NumPy 関数を使用して配列を操作する場合は、NPY_ITER_BUFFERED フラグがサポートされているかどうかを確認する必要があります。

NPY_SIMD フラグを使用する

NPY_SIMD フラグは、SIMD 命令を使用して配列を処理し、パフォーマンスを向上させることができます。ただし、すべてのプラットフォームで SIMD 命令がサポートされているわけではありません。

例

#include <numpy/numpy.h>

int main() {
  npy_intp dims[] = {2, 3};
  npy_intp strides[] = {3, 1};
  npy_float64 data[] = {1, 2, 3, 4, 5, 6};

  // NumPy 配列を作成
  npy_ndarray *arr = PyArray_NewNDArray(NDIMS, dims, NPY_FLOAT64, strides, data, NPY_ORDER_C, NULL);

  // イテレータを作成
  npy_iter *iter;
  npy_bool success = npy_iter_init(iter, arr, NPY_ITER_SIMD);
  if (!success) {
    PyErr_SetString(PyExc_RuntimeError, "イテレータの初期化に失敗しました");
    return 1;
  }

  // 配列要素を処理する
  while (npy_iter_advance(iter) == NPY_OK) {
    // SIMD 命令を使用して配列要素を処理する
  }

  // イテレータをクリーンアップ
  npy_iter_cleanup(iter);

  // NumPy 配列を破棄
  PyArray_Decref(arr);

  return 0;
}

ループ内で個々の要素にアクセスする

NPY_ITER_BUFFERED フラグを使用しない場合は、ループ内で個々の要素にアクセスする必要があります。この方法はパフォーマンスが低下する可能性がありますが、メモリ使用量を削減することができます。

例

#include <numpy/numpy.h>

int main() {
  npy_intp dims[] = {2, 3};
  npy_intp strides[] = {3, 1};
  npy_float64 data[] = {1, 2, 3, 4, 5, 6};

  // NumPy 配列を作成
  npy_ndarray *arr = PyArray_NewNDArray(NDIMS, dims, NPY_FLOAT64, strides, data, NPY_ORDER_C, NULL);

  // 配列要素を処理する
  for (npy_intp i = 0; i < arr->ndims; i++) {
    npy_intp size = arr->shape[i];
    for (npy_intp j = 0; j < size; j++) {
      npy_float64 *ptr = (npy_float64 *)PyArray_GetPtr(arr, i, j);
      // 配列要素を処理する
    }
  }

  // NumPy 配列を破棄
  PyArray_Decref(arr);

  return 0;
}

PyArray_Iterate 関数を使用する

PyArray_Iterate 関数は、NumPy 配列を反復処理するための別の方法です。この関数は、NPY_ITER_BUFFERED フラグをサポートしていませんが、コードを簡潔にすることができます。

#include <numpy/numpy.h>

int main() {
  npy_intp dims[] = {2, 3};
  npy_intp strides[] = {3, 1};
  npy_float64 data[] = {1, 2, 3, 4, 5, 6};

  // NumPy 配列を作成
  npy_ndarray *arr = PyArray_NewNDArray(NDIMS, dims, NPY_FLOAT64, strides, data, NPY_ORDER_C, NULL);

  // 配列要素を処理する
  PyArray_Iterate(arr, NPY_ITER_FORLOOP, PyArray_NT_FLOAT64, NULL, NULL, (void **)&ptr, callback, NULL);

  // NumPy 配列を破棄
  PyArray_Decref(arr);

  return 0;
}

void callback(npy_intp *

NumPy高速処理の秘訣はNPY_ITER_BUFFERED？ 処理速度とメモリ使用量のトレードオフを解き明かす

NPY_ITER_BUFFERED の利点

例1: 配列の各要素を 2 倍する

NPY_SIMD フラグを使用する

NumPy高速処理の秘訣はNPY_ITER_BUFFERED？処理速度とメモリ使用量のトレードオフを解き明かす