NumPy C-API: マルチインデックスへの高度なアクセス - `NpyIter_GetMultiIndexFunc` を探求

NpyIter_GetMultiIndexFunc は、NumPy C-API の関数の一つで、NumPy イテレータオブジェクトからマルチインデックスを取得するための関数です。マルチインデックスは、多次元の配列に複数のインデックス次元を追加する機能を提供します。この関数は、NumPy イテレータオブジェクト内のマルチインデックス構造体へのポインタを取得し、そのポインタを使用してマルチインデックス要素にアクセスできるようにします。

関数詳細

NpyIter_GetMultiIndexFunc *NpyIter_GetMultiIndexFunc(NpyIter *iter);

引数

iter: NumPy イテレータオブジェクトへのポインタ

戻り値

マルチインデックス取得関数へのポインタ。マルチインデックスが存在しない場合は NULL を返す。

マルチインデックス取得関数の使用例

NpyIter *iter = NpyIter_New(...);
NpyIter_GetMultiIndexFunc *get_multi_index = NpyIter_GetMultiIndexFunc(iter);

if (get_multi_index != NULL) {
  // マルチインデックス要素へのアクセス
  npy_intp *indices[NDIMS];
  for (npy_intp i = 0; i < NDIMS; ++i) {
    indices[i] = (npy_intp *)get_multi_index(iter, i);
  }
  // マルチインデックス要素の処理
  ...
}

マルチインデックス要素の処理は、アプリケーション開発者の責任で行う必要があります。
マルチインデックス要素へのアクセスには、npy_intp 型のポインタを使用する必要があります。
マルチインデックスが存在しない場合は、NpyIter_GetMultiIndexFunc は NULL を返すことに注意してください。

NumPy には、np.asarray や np.empty などの高レベルなAPIが用意されており、マルチインデックス付きの配列を簡単に作成および操作することができます。これらのAPIは、NumPy C-APIよりも使いやすく、初心者でも比較的簡単に利用できます。
NpyIter_GetMultiIndexFunc は、NumPy イテレータオブジェクト内のマルチインデックス構造体への直接アクセスを提供します。しかし、この関数は高度な関数であり、NumPy C-API の詳細な知識が必要です。初心者の方は、NumPy のマルチインデックスを操作するためのより高レベルなAPIを使用することをお勧めします。

#include <stdio.h>
#include <numpy/ndarray.h>

int main() {
  // 3 次元のマルチインデックス付き配列を作成
  npy_intp dims[] = {3, 4, 5};
  npy_intp strides[] = {12, 3, 1};
  npy_intp order = NPY_FORTRANORDER;
  dtype *arr = (dtype *)PyArray_SimpleNewFromData(NDIMS, dims, strides, order, NPY_FLOAT64);

  // マルチインデックスを設定
  NpyIter *iter = NpyIter_New(arr, NPY_ITER_READONLY);
  NpyIter_GetMultiIndexFunc *get_multi_index = NpyIter_GetMultiIndexFunc(iter);

  // マルチインデックス要素をイテレート
  if (get_multi_index != NULL) {
    for (npy_intp i = 0; i < NpyIter_GetIterSize(iter); ++i) {
      npy_intp indices[NDIMS];
      for (npy_intp j = 0; j < NDIMS; ++j) {
        indices[j] = (npy_intp)get_multi_index(iter, j);
      }

      // マルチインデックス要素の値を出力
      printf("(%ld, %ld, %ld): %f\n", indices[0], indices[1], indices[2], *((dtype *)NpyIter_GetPtr(iter)));

      // 次のイテレーションへ進む
      NpyIter_Advance(iter);
    }
  }

  // NumPy イテレータオブジェクトと配列を解放
  NpyIter_DecRef(iter);
  PyArray_DecRef((PyArrayObject *)arr);

  return 0;
}

最初に、3 次元のマルチインデックス付き配列を作成します。
次に、マルチインデックスを設定するために NpyIter_New 関数を使用して NumPy イテレータオブジェクトを作成します。
NpyIter_GetMultiIndexFunc 関数を使用して、マルチインデックス取得関数へのポインタを取得します。
マルチインデックス要素をイテレートするために NpyIter_GetIterSize 関数を使用してイテレータのサイズを取得します。
各イテレーションで、get_multi_index 関数を使用してマルチインデックス要素のインデックスを取得します。
取得したインデックスを使用して、配列要素の値を取得し、出力します。
最後に、NumPy イテレータオブジェクトと配列を解放します。

マルチインデックス付きの配列を操作する際には、NumPy のドキュメントやチュートリアルを参照することをお勧めします。
このコードはあくまで例であり、実際のアプリケーションでは必要に応じて変更する必要があります。

代替方法として、以下の方法が考えられます。

np.ravel_multi_index と np.unravel_index を使用する

np.unravel_index は、1 次元のインデックスをマルチインデックスに変換する関数です。
np.ravel_multi_index は、マルチインデックスを 1 次元のインデックスに変換する関数です。

import numpy as np

# マルチインデックス付き配列を作成
arr = np.arange(24).reshape(2, 3, 4)
multi_index = np.array([(0, 1, 2), (1, 2, 3)])

# マルチインデックスを 1 次元インデックスに変換
flat_indices = np.ravel_multi_index(multi_index, arr.shape)

# 1 次元インデックスをマルチインデックスに変換
new_multi_index = np.unravel_index(flat_indices, arr.shape)

# 各要素の値を出力
for i in range(len(multi_index)):
  print(multi_index[i], ":", arr[new_multi_index[i]])

np.ndindex を使用する

np.ndindex は、多次元のインデックスを生成するためのジェネレータです。

import numpy as np

# マルチインデックス付き配列を作成
arr = np.arange(24).reshape(2, 3, 4)

# マルチインデックスをイテレート
for i, j, k in np.ndindex(arr.shape):
  print((i, j, k), ":", arr[i, j, k])

高レベルな NumPy API を使用する

例えば、np.apply_along_axis や np.vectorize などの関数は、マルチインデックス付きの配列に対して関数を適用することができます。
NumPy には、マルチインデックス付きの配列を操作するための高レベルな API が用意されています。

import numpy as np

# マルチインデックス付き配列を作成
arr = np.arange(24).reshape(2, 3, 4)
multi_index = np.array([(0, 1, 2), (1, 2, 3)])

# 各要素に平方根を適用
def square_root(x):
  return np.sqrt(x)

result = np.apply_along_axis(square_root, 2, arr, multi_index)

# 結果を出力
for i in range(len(multi_index)):
  print(multi_index[i], ":", result[i])

これらの代替方法は、NpyIter_GetMultiIndexFunc よりも使いやすく、初心者でも比較的簡単に利用できます。

それぞれの方法には長所と短所があります。最適な方法は、具体的なニーズによって異なります。
上記の代替方法は、すべて NumPy の最新バージョンでのみ利用可能です。