【初心者向け】NumPy C-APIのNPY_ITER_MULTI_INDEXで多次元配列を効率的にループ処理する方法

NPY_ITER_MULTI_INDEX は、NumPy C-APIにおいて、マルチ次元配列を効率的にループ処理するためのイテレータ構造体です。この構造体は、配列の各要素に対して、インデックス情報と要素値へのアクセスを提供します。

利点

NPY_ITER_MULTI_INDEX を使用することで、以下の利点が得られます。

安全性
メモリリークや境界エラーのリスクを低減できます。
柔軟性
任意の次元数の配列を処理できます。
効率的なループ処理
ネイティブな C ループよりも高速で、キャッシュ効率も向上します。

使い方

NPY_ITER_MULTI_INDEX を使用するには、以下の手順が必要です。

イテレータの初期化
npy_iter_multi_index 関数を使用して、イテレータを初期化します。この関数には、以下の引数が必要です。
- it: イテレータ構造体へのポインタ
- ndarray: 処理対象の配列
- indices: 各次元におけるインデックスの範囲を表す配列
- flags: イテレーションのフラグ
ループ処理
npy_iter_get_next 関数を使用して、イテレータを次の要素に進めます。この関数には、以下の引数が必要です。
- it: イテレータ構造体へのポインタ
- indices_out: 各次元における現在のインデックス値を格納する配列
- data_out: 現在の要素値へのポインタ
ループの終了
npy_iter_finished 関数を使用して、ループが終了したかどうかを確認します。この関数には、以下の引数が必要です。
- it: イテレータ構造体へのポインタ

例

以下のコードは、3次元配列をループ処理し、各要素の値を平方します。

#include <numpy/ndarray.h>

int main() {
  npy_intp ndims = 3;
  npy_intp indices[ndims] = {0, 0, 0};
  npy_intp shape[ndims] = {3, 4, 5};

  // 配列を初期化する
  npy_ndarray *arr = PyArray_SimpleNewFromIntp(ndims, shape, NPY_INT32);

  // イテレータを初期化する
  npy_iter_multi_index it;
  npy_iter_multi_index_init(&it, arr, indices, NPY_ITER_MULTI_INDEX_ORDER_C);

  // ループ処理
  while (!npy_iter_finished(&it)) {
    npy_int32 *data = (npy_int32 *)npy_iter_get_data(&it);
    *data *= *data;

    // 次の要素へ進む
    npy_iter_get_next(&it, indices);
  }

  // イテレータを解放する
  npy_iter_multi_index_cleanup(&it);

  // 配列を解放する
  PyArray_Decref(arr);

  return 0;
}

NPY_ITER_MULTI_INDEX について詳しくは、NumPy C-API リファレンスを参照してください。

NPY_ITER_MULTI_INDEX は、配列を効率的にループ処理するための強力なツールですが、複雑な場合もあります。より簡単なループ処理方法が適している場合もあります。
NPY_ITER_MULTI_INDEX は、NumPy C-APIの一部であり、Pythonから直接使用することはできません。C言語でNumPy拡張モジュールを開発する場合にのみ使用できます。

#include <numpy/ndarray.h>

int main() {
  npy_intp ndims = 3;
  npy_intp indices[ndims] = {0, 0, 0};
  npy_intp shape[ndims] = {3, 4, 5};

  // 配列を初期化する
  npy_ndarray *arr = PyArray_SimpleNewFromIntp(ndims, shape, NPY_INT32);

  // イテレータを初期化する
  npy_iter_multi_index it;
  npy_iter_multi_index_init(&it, arr, indices, NPY_ITER_MULTI_INDEX_ORDER_C);

  // ループ処理
  while (!npy_iter_finished(&it)) {
    npy_int32 *data = (npy_int32 *)npy_iter_get_data(&it);
    *data *= *data;

    // 次の要素へ進む
    npy_iter_get_next(&it, indices);
  }

  // イテレータを解放する
  npy_iter_multi_index_cleanup(&it);

  // 配列を解放する
  PyArray_Decref(arr);

  return 0;
}

npy_intp 型の変数宣言
- npy_intp 型は、NumPy C-APIで使用される整数型です。
- ndims 変数は、配列の次元数を格納します。
- indices 変数は、各次元におけるインデックスの初期値を格納します。
- shape 変数は、配列の形状を格納します。
配列の初期化
- PyArray_SimpleNewFromIntp 関数は、指定された型と形状を持つ新しい配列を作成します。
- この例では、NPY_INT32 型の 3 次元配列 (3 x 4 x 5) を作成します。
イテレータの初期化
- npy_iter_multi_index_init 関数は、NPY_ITER_MULTI_INDEX 構造体を初期化します。
- この例では、以下の引数を使用してイテレータを初期化します。
  - it: イテレータ構造体へのポインタ
  - arr: 処理対象の配列
  - indices: 各次元におけるインデックスの範囲を表す配列
  - NPY_ITER_MULTI_INDEX_ORDER_C: C 言語の順序でインデックスをループするフラグ
ループ処理
- npy_iter_finished 関数は、ループが終了したかどうかを確認します。
- npy_iter_get_data 関数は、現在の要素値へのポインタを取得します。
- *data *= *data; は、現在の要素の値を平方します。
- npy_iter_get_next 関数は、次の要素に進みます。
イテレータの解放
- npy_iter_multi_index_cleanup 関数は、イテレータ構造体を解放します。
配列の解放
- PyArray_Decref 関数は、配列の参照カウントを減らし、必要に応じて配列を解放します。

このコードは、C 言語で記述されています。Pythonから直接使用することはできません。
このコードは、要素の値を平方する例です。他の処理にも同様に適用できます。
このコードは、3次元配列をループ処理する例です。他の次元数の配列にも同様に適用できます。

代替方法

以下に、NPY_ITER_MULTI_INDEX 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。

ネイティブな C ループ

最も単純な方法は、ネイティブな C ループを使用して配列をループ処理することです。これは、NPY_ITER_MULTI_INDEX よりもシンプルでわかりやすいコードになりますが、効率が劣る可能性があります。

for (int i = 0; i < shape[0]; i++) {
  for (int j = 0; j < shape[1]; j++) {
    for (int k = 0; k < shape[2]; k++) {
      npy_int32 *data = (npy_int32 *)PyArray_GET_ITEM(arr, i, j, k);
      *data *= *data;
    }
  }
}

PyArray_IterNew 関数

PyArray_IterNew 関数は、NumPy C-APIにおいて、配列をループ処理するための別のイテレータ構造体を提供します。NPY_ITER_MULTI_INDEX よりもシンプルでわかりやすいコードになりますが、効率が劣る可能性があります。

npy_iter *it = PyArray_IterNew(arr, NPY_ITER_ORDER_C);

while (PyArray_IterNext(it)) {
  npy_int32 *data = (npy_int32 *)PyArray_Iter_GetData(it);
  *data *= *data;
}

PyArray_IterFree(it);

NDARRAY_FOR_EACH マクロ

NDARRAY_FOR_EACH マクロは、NumPy C-APIにおいて、配列の各要素に対して関数を適用するための便利なツールです。これは、NPY_ITER_MULTI_INDEX よりも簡潔でわかりやすいコードになります。

NDARRAY_FOR_EACH(arr, data, NPY_INT32) {
  *data *= *data;
}

numpy.nditer 関数 (Python)

numpy.nditer 関数は、PythonからNumPy配列を効率的にループ処理するための関数です。これは、C-APIよりも使いやすく、多くの場合で十分なパフォーマンスを発揮します。

import numpy as np

arr = np.arange(24).reshape(3, 4, 2)

for data in np.nditer(arr, op_flags=['readwrite']):
  data *= data

選択の指針

どの方法を選択するかは、以下の要素を考慮する必要があります。

使いやすさ
numpy.nditer 関数は、Pythonから使用でき、最も使いやすい方法です。
簡潔性
ネイティブな C ループは最もシンプルですが、NPY_ITER_MULTI_INDEX はよりわかりやすいコードになる場合があります。
パフォーマンス
NPY_ITER_MULTI_INDEX は、ネイティブな C ループや PyArray_IterNew 関数よりも効率的です。