【初心者向け】NumPy C-API： NPY_ITER_READONLYで安全・高速な配列処理

NPY_ITER_READONLY の役割

NPY_ITER_READONLY は、ヌメルカル配列の反復処理において、以下の2つの重要な役割を果たします。

読み取り専用アクセス
このマクロを使用すると、反復処理中に配列の要素を書き換えることができません。これは、意図せぬデータの変更を防ぎ、データ整合性を保つために重要です。
効率的な反復処理
NPY_ITER_READONLY は、配列の要素への読み取りアクセスを最適化するために設計されています。これは、ループ内で要素を個別にアクセスするよりも、大幅なパフォーマンス向上につながります。

NPY_ITER_READONLY の使用方法

NPY_ITER_READONLY マクロは、ヌメルカル配列を反復処理する npy_iter 関数と共に使用されます。このマクロを使用するには、以下の手順に従います。

NPY_ITER_READONLY マクロを npy_iter 関数の第3引数に渡します。
npy_iter 関数から返されるイテレータを使用して、配列の要素を反復処理します。

以下のコード例は、NPY_ITER_READONLY マクロを使用してヌメルカル配列の要素をすべて合計する方法を示しています。

#include <numpy/ndarray.h>

int main() {
  // ヌメルカル配列を作成
  npy_intp dims[] = {3, 4};
  npy_float64 data[] = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12};
  PyArrayObject *arr = PyArray_SimpleNewFromData(NDIM(dims), dims, NPY_FLOAT64, data);

  // NPY_ITER_READONLYを使用して配列を反復処理
  npy_intp sum = 0;
  npy_iter_init(arr, NPY_ITER_READONLY);
  npy_intp *iter_idx;
  npy_float64 *iter_data;
  while (npy_iter_next(arr, &iter_idx, &iter_data)) {
    sum += *iter_data;
  }
  npy_iter_cleanup(arr);

  // 合計値を出力
  printf("合計: %f\n", sum);

  // 配列を解放
  Py_DECREF(arr);

  return 0;
}

NPY_ITER_READONLY の利点

NPY_ITER_READONLY マクロを使用する利点は次のとおりです。

コードの簡潔性
読み取り専用アクセスを明示的に宣言することで、コードの意図を明確にし、可読性を向上させます。
パフォーマンスの向上
配列の要素への読み取りアクセスを最適化することで、ループ処理の速度を向上させます。
データ整合性の保護
読み取り専用アクセスにより、意図せぬデータ書き換えを防ぎ、データ破損のリスクを軽減します。

NPY_ITER_READONLY マクロを使用する際には、以下の点に注意する必要があります。

ヌメルカル配列の所有権
npy_iter 関数と NPY_ITER_READONLY マクロは、ヌメルカル配列の所有権を管理しません。そのため、配列を解放する前に、Py_DECREF 関数を呼び出して明示的に解放する必要があります。
書き込み操作は許可されない
このマクロを使用して反復処理している間は、配列の要素を書き換えることはできません。書き込みが必要な場合は、NPY_ITER_READWRITE マクロを使用する必要があります。

ヌメルカル配列の要素をすべて合計する

#include <numpy/ndarray.h>

int main() {
  // ヌメルカル配列を作成
  npy_intp dims[] = {3, 4};
  npy_float64 data[] = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12};
  PyArrayObject *arr = PyArray_SimpleNewFromData(NDIM(dims), dims, NPY_FLOAT64, data);

  // NPY_ITER_READONLYを使用して配列を反復処理
  npy_intp sum = 0;
  npy_iter_init(arr, NPY_ITER_READONLY);
  npy_intp *iter_idx;
  npy_float64 *iter_data;
  while (npy_iter_next(arr, &iter_idx, &iter_data)) {
    sum += *iter_data;
  }
  npy_iter_cleanup(arr);

  // 合計値を出力
  printf("合計: %f\n", sum);

  // 配列を解放
  Py_DECREF(arr);

  return 0;
}

ヌメルカル配列の偶数要素のみを合計する

#include <numpy/ndarray.h>

int main() {
  // ヌメルカル配列を作成
  npy_intp dims[] = {3, 4};
  npy_float64 data[] = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12};
  PyArrayObject *arr = PyArray_SimpleNewFromData(NDIM(dims), dims, NPY_FLOAT64, data);

  // NPY_ITER_READONLYを使用して配列を反復処理
  npy_intp even_sum = 0;
  npy_iter_init(arr, NPY_ITER_READONLY);
  npy_intp *iter_idx;
  npy_float64 *iter_data;
  while (npy_iter_next(arr, &iter_idx, &iter_data)) {
    if (*iter_idx % 2 == 0) {
      even_sum += *iter_data;
    }
  }
  npy_iter_cleanup(arr);

  // 偶数要素の合計値を出力
  printf("偶数要素の合計: %f\n", even_sum);

  // 配列を解放
  Py_DECREF(arr);

  return 0;
}

以下のコード例は、NPY_ITER_READONLY マクロを使用してヌメルカル配列の各要素を2倍して新しい配列に格納する方法を示しています。

#include <numpy/ndarray.h>

int main() {
  // ヌメルカル配列を作成
  npy_intp dims[] = {3, 4};
  npy_float64 data[] = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12};
  PyArrayObject *arr = PyArray_SimpleNewFromData(NDIM(dims), dims, NPY_FLOAT64, data);

  // 新しい配列を作成
  PyArrayObject *new_arr = PyArray_SimpleNewFromData(NDIM(dims), dims, NPY_FLOAT64, NULL);

  // NPY_ITER_READONLYを使用して元の配列を反復処理
  npy_iter_init(arr, NPY_ITER_READONLY);
  npy_intp *iter_idx;
  npy_float64 *iter_data;
  npy_float64 *new_data = (npy_float64 *)PyArray_GETPTR1(new_arr);
  while (npy_iter

PyArray_Iterate 関数

PyArray_Iterate 関数は、ヌメルカル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_READONLY マクロと同様に、配列の要素を安全かつ効率的に読み取ることができます。

#include <numpy/ndarray.h>

int main() {
  // ヌメルカル配列を作成
  npy_intp dims[] = {3, 4};
  npy_float64 data[] = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12};
  PyArrayObject *arr = PyArray_SimpleNewFromData(NDIM(dims), dims, NPY_FLOAT64, data);

  // PyArray_Iterateを使用して配列を反復処理
  npy_intp index = 0;
  npy_float64 value;
  PyArray_Iterate(arr, &value, NPY_ITER_READONLY);
  while (index < PyArray_Size(arr)) {
    printf("要素 %ld: %f\n", index, value);
    index++;
  }

  // 配列を解放
  Py_DECREF(arr);

  return 0;
}

PyArray_GetNDArrayIterator 関数

PyArray_GetNDArrayIterator 関数は、ヌメルカル配列を反復処理するためのより詳細な制御を提供します。この関数は、開始インデックス、終了インデックス、増分値などを指定することができます。

#include <numpy/ndarray.h>

int main() {
  // ヌメルカル配列を作成
  npy_intp dims[] = {3, 4};
  npy_float64 data[] = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12};
  PyArrayObject *arr = PyArray_SimpleNewFromData(NDIM(dims), dims, NPY_FLOAT64, data);

  // PyArray_GetNDArrayIteratorを使用して配列を反復処理
  npy_intp strides[NDIM(dims)];
  npy_intp coords[NDIM(dims)];
  PyArray_FillOrigin(strides, NDIM(dims), arr);
  npy_iter_init(arr, NPY_ITER_READONLY | NPY_ITER_CONTIGUOUS | NPY_ITER_NUMERICAL);
  while (npy_iter_next(arr, strides, coords)) {
    npy_intp index = npy_iter_get_coords(arr, coords);
    npy_float64 value = *((npy_float64 *)npy_iter_get_data(arr, NULL));
    printf("要素 %ld: %f\n", index, value);
  }
  npy_iter_cleanup(arr);

  // 配列を解放
  Py_DECREF(arr);

  return 0;
}

ヌメルカル配列の要素を反復処理する最も基本的な方法は、C言語のループを使用することです。この方法は、他の方法よりも柔軟性がありますが、メモリ管理やインデックスエラーなどの処理に注意する必要があります。

#include <numpy/ndarray.h>

int main() {
  // ヌメルカル配列を作成
  npy_intp dims[] = {3, 4};
  npy_float64 data[] = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12};
  PyArrayObject *arr = PyArray_SimpleNewFromData(NDIM(dims), dims, NPY_FLOAT64, data);

  // C言語のループを使用して配列を反復処理
  npy_intp n = PyArray_Size(arr);
  for (npy_intp