NumPy C-API: 高度なテクニックを習得！NpyIter_GetMultiIndexFuncでマルチインデックスを自在に扱う

NpyIter_GetMultiIndexFunc *NpyIter_GetGetMultiIndex() は、NumPy C-API の関数の一つであり、NpyIter 構造体からマルチインデックスを取得するためのコールバック関数ポインタを取得するために使用されます。マルチインデックスは、多次元配列の各要素を一意に識別するために使用されるデータ構造です。

関数詳細

NpyIter_GetMultiIndexFunc *NpyIter_GetGetMultiIndex(NpyIter *iter);

• 戻り値: マルチインデックスを取得するためのコールバック関数ポインタ
• iter: マルチインデックスを取得する NpyIter 構造体へのポインタ

コールバック関数

NpyIter_GetGetMultiIndex() によって返されるコールバック関数は、以下のプロトタイプを持つ必要があります。

typedef NpyArray *(*NpyIter_GetMultiIndexFunc)(NpyIter *iter, Py_ssize_t *indices);

• 戻り値: マルチインデックス要素を格納する NpyArray 構造体へのポインタ
• indices: マルチインデックスの要素を格納する配列へのポインタ
• iter: マルチインデックスを取得する NpyIter 構造体へのポインタ

使い方

NpyIter_GetMultiIndex() を使用してマルチインデックスを取得するには、以下の手順を実行する必要があります。

1. NpyIter 構造体を初期化する
2. NpyIter_GetMultiIndexFunc を使用してマルチインデックスを取得するためのコールバック関数ポインタを取得する
3. コールバック関数を使用してマルチインデックス要素を取得する

例

以下の例では、NpyIter 構造体を初期化し、マルチインデックスを取得するためのコールバック関数ポインタを取得し、コールバック関数を使用してマルチインデックス要素を取得する方法を示します。

#include <numpy/ndarray.h>

int main() {
  // NumPy を初期化する
  Py_Initialize();

  // 配列を初期化する
  npy_intp dims[] = {2, 3, 4};
  npy_intp strides[] = {12, 4, 1};
  NpyArray *arr = PyArray_SimpleNewFromData(NDIM(dims), dims, strides, NPY_INT32);

  // NpyIter 構造体を初期化する
  NpyIter *iter = NpyIter_New(arr, NPY_ITER_MULTI_INDEX | NPY_ITER_READONLY);

  // マルチインデックスを取得するためのコールバック関数ポインタを取得する
  NpyIter_GetMultiIndexFunc *get_multi_index = NpyIter_GetGetMultiIndex(iter);

  // マルチインデックス要素を取得する
  Py_ssize_t indices[NDIM(dims)];
  for (npy_intp i = 0; i < iter->iter->size; ++i) {
    NpyArray *multi_index = get_multi_index(iter, indices);
    // マルチインデックス要素を処理する
    printf("要素 %ld: ", i);
    for (int j = 0; j < NDIM(dims); ++j) {
      printf("%ld ", indices[j]);
    }
    printf("\n");
    Py_DECREF(multi_index);
  }

  // NpyIter 構造体を解放する
  NpyIter_DecRef(iter);

  // NumPy を終了する
  Py_Finalize();

  return 0;
}

• マルチインデックス要素は、NpyIter 構造体の使用が終わる前に解放する必要があります。
• NpyIter_GetMultiIndex() は、NpyIter 構造体がマルチインデックスを持つように初期化されている場合にのみ使用できます。

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#include <numpy/ndarray.h>

int main() {
  // NumPy を初期化する
  Py_Initialize();

  // 配列を初期化する
  npy_intp dims[] = {2, 3, 4};
  npy_intp strides[] = {12, 4, 1};
  NpyArray *arr = PyArray_SimpleNewFromData(NDIM(dims), dims, strides, NPY_INT32);

  // NpyIter 構造体を初期化する
  NpyIter *iter = NpyIter_New(arr, NPY_ITER_MULTI_INDEX | NPY_ITER_READONLY);

  // マルチインデックスを取得するためのコールバック関数ポインタを取得する
  NpyIter_GetMultiIndexFunc *get_multi_index = NpyIter_GetGetMultiIndex(iter);

  // マルチインデックス要素を取得する
  Py_ssize_t indices[NDIM(dims)];
  for (npy_intp i = 0; i < iter->iter->size; ++i) {
    NpyArray *multi_index = get_multi_index(iter, indices);

    // マルチインデックス要素を処理する
    printf("要素 %ld: ", i);
    for (int j = 0; j < NDIM(dims); ++j) {
      printf("%ld ", indices[j]);
    }
    printf("\n");

    // マルチインデックス要素を処理する具体的な内容を記述
    // 例: マルチインデックス要素に基づいて配列要素にアクセスする

    Py_DECREF(multi_index);
  }

  // NpyIter 構造体を解放する
  NpyIter_DecRef(iter);

  // NumPy を終了する
  Py_Finalize();

  return 0;
}

1. このコードは、NumPy C-API のヘッダーファイル numpy/ndarray.h をインクルードします。
2. Py_Initialize() 関数を呼び出して NumPy を初期化します。
3. npy_intp 型の配列 dims と strides を定義します。これらの配列は、配列の次元数と各次元のスライドを表します。
4. NPY_INT32 データ型と dims と strides を使用して、NumPy 配列 arr を作成します。
5. NPY_ITER_MULTI_INDEX と NPY_ITER_READONLY フラグを使用して、NpyIter 構造体 iter を初期化します。これらのフラグは、iter がマルチインデックスを持つようにし、読み取り専用モードで動作するようにします。
6. NpyIter_GetMultiIndexFunc 関数を呼び出して、マルチインデックスを取得するためのコールバック関数ポインタ get_multi_index を取得します。
7. iter->iter->size ループを使用して、iter を反復処理します。
8. ループの各イテレーションで、get_multi_index 関数を呼び出して、現在のイテレーションのマルチインデックス要素を取得します。
9. indices 配列を使用して、マルチインデックス要素をループします。
10. printf 関数を使用して、マルチインデックス要素を出力します。
11. Py_DECREF 関数を呼び出して、マルチインデックス要素を解放します。
12. NpyIter_DecRef 関数を呼び出して、NpyIter 構造体を解放します。
13. Py_Finalize() 関数を呼び出して NumPy を終了します。

• NumPy tutorial

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1. NpyIter 構造体のカーソルを利用する

• NpyIter 構造体は、配列内の要素を反復処理するためのカーソルを提供します。カーソルを使用して、現在のイテレーションにおける各次元のインデックスを取得することができ、そこからマルチインデックスを構築することができます。

1. PyArray_MultiIterNew 関数を利用する

• PyArray_MultiIterNew 関数は、複数の NumPy 配列を同時に反復処理するためのマルチイテレータを作成します。このマルチイテレータは、各配列の現在のインデックスをタプルとして返し、そこからマルチインデックスを構築することができます。

どちらの方法が適切かは、状況によって異なります

• 複数の配列を同時に処理する必要がある場合は、PyArray_MultiIterNew 関数を利用する方法がより効率的です。
• もし、単一の配列のマルチインデックス要素にアクセスしたい場合は、カーソルを利用する方法がより簡単です。

#include <numpy/ndarray.h>

int main() {
  // ... (配列と NpyIter の初期化処理)

  // カーソルを取得
  NpyIter_Index *iter_index = NpyIter_GetIndex(iter);

  // マルチインデックスを格納する変数
  npy_intp multi_index[NDIM(dims)];

  for (npy_intp i = 0; i < iter->iter->size; ++i) {
    // 各次元のインデックスを取得
    for (int j = 0; j < NDIM(dims); ++j) {
      multi_index[j] = iter_index[j];
    }

    // マルチインデックス要素を処理する
    // ...

    NpyIter_AdvanceIndex(iter_index, iter->iter->步伐, NULL);
  }

  // ... (後処理)
}