NumPy C-APIでiter_flagsを使いこなす：サンプルコード集

フラグビットの詳細

npy_uint32 iter_flags は、以下のビットフラグで構成されています。

**ビット	フラグ名	説明**
0	NPY_ITER_READONLY	イテレーション中に配列要素を変更しないことを示します。
1	NPY_ITER_CONTIGUOUS	イテレーション順序が連続であることを示します。
2	NPY_ITER_SIMPLED	イテレーション順序が単純であることを示します。
3	NPY_ITER_NATIVE	ネイティブバイトオーダーを使用することを示します。
4	NPY_ITER_NCONTIGUOUS	イテレーション順序が部分的に連続であることを示します。
5	NPY_ITER_ALLOC	イテレーション中に必要なメモリを割り当てることを示します。
6	NPY_ITER_COPY	イテレーション中に配列要素をコピーすることを示します。
7	NPY_ITER_COORDS	イテレーション中に各要素の座標を提供することを示します。
8	NPY_ITER_INDEX	イテレーション中に各要素のインデックスを提供することを示します。
9	NPY_ITER_OVERLAP	イテレーション中に重複する要素が存在することを許可することを示します。
10	NPY_ITER_SERIAL	イテレーションをシリアルモードで実行することを示します。
11	NPY_ITER_FORTRAN	Fortran スタイルの順序でイテレーションすることを示します。
12	NPY_ITER_REVERSE	イテレーション順序を逆にすることを示します。
13	NPY_ITER_CONSERVE	読み取り/書き込み操作を可能な限り保存することを示します。
14	NPY_ITER_FILL	イテレーション中に未定義の要素を埋めることを示します。
15	NPY_ITER_FIX_INDEXES	インデックスを固定することを示します。

これらのフラグビットは、ビット論理和 (OR) 演算子を使用して組み合わせることができます。

以下の例は、npy_uint32 iter_flags を使用して nditer イテレータオブジェクトの動作を制御する方法を示しています。

#include <numpy/ndarray.h>

int main() {
  // 1D 整数配列を作成
  npy_intp dims[] = {10};
  npy_dtype *dtype = NPY_INT32;
  ndarray *arr = PyArray_SimpleNewFromData(NDIM(dims), dims, dtype, NULL);

  // イテレーションフラグを設定
  npy_uint32 iter_flags = NPY_ITER_CONTIGUOUS | NPY_ITER_READONLY;

  // nditer イテレータを作成
  nditer_init(arr, NDIM(dims), iter_flags, NULL, NULL);

  // イテレーションを実行
  while (nditer_iternext(nditer)) {
    npy_int32 *value = (npy_int32 *)nditer_dataptr(nditer);
    printf("%d ", *value);
  }

  // イテレータを解放
  nditer_cleanup(nditer);

  // 配列を解放
  Py_DECREF(arr);

  return 0;
}

この例では、NPY_ITER_CONTIGUOUS フラグを使用して、配列要素を連続的な順序でイテレーションします。また、NPY_ITER_READONLY フラグを使用して、イテレーション中に配列要素を変更しないことを示します。

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連続的な順序で読み取り専用イテレーション

#include <numpy/ndarray.h>

int main() {
  // 1D 整数配列を作成
  npy_intp dims[] = {10};
  npy_dtype *dtype = NPY_INT32;
  ndarray *arr = PyArray_SimpleNewFromData(NDIM(dims), dims, dtype, NULL);

  // イテレーションフラグを設定
  npy_uint32 iter_flags = NPY_ITER_CONTIGUOUS | NPY_ITER_READONLY;

  // nditer イテレータを作成
  nditer_init(arr, NDIM(dims), iter_flags, NULL, NULL);

  // イテレーションを実行
  while (nditer_iternext(nditer)) {
    npy_int32 *value = (npy_int32 *)nditer_dataptr(nditer);
    printf("%d ", *value);
  }

  // イテレータを解放
  nditer_cleanup(nditer);

  // 配列を解放
  Py_DECREF(arr);

  return 0;
}

このコードは、NPY_ITER_CONTIGUOUS フラグと NPY_ITER_READONLY フラグを使用して、1D 整数配列の要素を連続的な順序で読み取ります。

Fortran スタイル順序で書き込みイテレーション

#include <numpy/ndarray.h>

int main() {
  // 2D 浮動小数点配列を作成
  npy_intp dims[] = {2, 5};
  npy_dtype *dtype = NPY_FLOAT64;
  ndarray *arr = PyArray_SimpleNewFromData(NDIM(dims), dims, dtype, NULL);

  // イテレーションフラグを設定
  npy_uint32 iter_flags = NPY_ITER_FORTRAN | NPY_ITER_WRITEONLY;

  // nditer イテレータを作成
  nditer_init(arr, NDIM(dims), iter_flags, NULL, NULL);

  // イテレーションを実行
  while (nditer_iternext(nditer)) {
    npy_float64 *value = (npy_float64 *)nditer_dataptr(nditer);
    *value = *value * 2.0;
  }

  // イテレータを解放
  nditer_cleanup(nditer);

  // 配列を解放
  Py_DECREF(arr);

  return 0;
}

このコードは、NPY_ITER_FORTRAN フラグと NPY_ITER_WRITEONLY フラグを使用して、2D 浮動小数点配列の要素を Fortran スタイル順序で書き込みます。

#include <numpy/ndarray.h>

int main() {
  // 3D 整数配列を作成
  npy_intp dims[] = {3, 4, 5};
  npy_dtype *dtype = NPY_INT32;
  ndarray *arr = PyArray_SimpleNewFromData(NDIM(dims), dims, dtype, NULL);

  // イテレーションフラグを設定
  npy_uint32 iter_flags = NPY_ITER_COORDS | NPY_ITER_INDEX;

  // nditer イテレータを作成
  nditer_init(arr, NDIM(dims), iter_flags, NULL, NULL);

  // イテレーションを実行
  while (nditer_iternext(nditer)) {
    npy_int32 *value = (npy_int32 *)nditer_dataptr(nditer);
    npy_intp *coords = nditer_coordptr(nditer);
    npy_intp *indices = nditer_indexptr(nditer);

    printf("座標: (%d, %d, %d), インデックス: (%d, %d, %d), 値: %d\n",
           coords[0], coords[1], coords[2],
           indices[0], indices[1], indices[2],
           *value);
  }

  //

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しかし、状況によっては npy_uint32 iter_flags を使用せずに、同等の処理を行う代替方法が存在します。以下では、いくつかの代替方法と、それぞれの特徴について説明します。

nditer_flags 関数

nditer_flags 関数は、npy_uint32 iter_flags に相当するフラグビットマスクを生成する関数です。この関数を使用することで、個々のフラグを明示的に設定することができます。

#include <numpy/ndarray.h>

int main() {
  // ... (配列の作成)

  // イテレーションフラグを設定
  npy_uint32 iter_flags = nditer_flags(NPY_ITER_CONTIGUOUS | NPY_ITER_READONLY);

  // nditer イテレータを作成
  nditer_init(arr, NDIM(dims), iter_flags, NULL, NULL);

  // ... (イテレーション)

  // ... (後処理)

  return 0;
}

この例では、nditer_flags 関数を使用して、NPY_ITER_CONTIGUOUS フラグと NPY_ITER_READONLY フラグを組み合わせたフラグビットマスクを生成しています。

nditer_set_flags 関数

nditer_set_flags 関数は、既存の nditer イテレータオブジェクトにフラグを設定する関数です。この関数を使用することで、イテレーションの開始後にフラグを変更することができます。

#include <numpy/ndarray.h>

int main() {
  // ... (配列の作成)

  // nditer イテレータを作成
  nditer_init(arr, NDIM(dims), NPY_ITER_NONE, NULL, NULL);

  // イテレーションフラグを設定
  nditer_set_flags(nditer, NPY_ITER_CONTIGUOUS | NPY_ITER_READONLY);

  // ... (イテレーション)

  // ... (後処理)

  return 0;
}

この例では、nditer_set_flags 関数を使用して、nditer イテレータオブジェクトに NPY_ITER_CONTIGUOUS フラグと NPY_ITER_READONLY フラグを設定しています。

PyArray_IterNew 関数は、NumPy 配列をイテレートするための別の方法を提供する関数です。この関数は、npy_uint32 iter_flags を直接使用せず、イテレーションに関する様々なオプションを設定することができます。

#include <numpy/ndarray.h>

int main() {
  // ... (配列の作成)

  // イテレータを作成
  PyArrayIter *iter = PyArray_IterNew(arr, NPY_ITER_ORDER_C | NPY_ITER_READONLY);

  // イテレーションを実行
  while (PyArray_IterNext(iter)) {
    npy_int32 *value = (npy_int32 *)PyArray_IterGetPtr(iter);
    printf("%d ", *value);
  }

  // イテレータを解放
  PyArray_IterFree(iter);

  // ... (後処理)

  return 0;
}

この例では、PyArray_IterNew 関数を使用して、NPY_ITER_ORDER_C オプション (連続順序) と NPY_ITER_READONLY オプション (読み取り専用) を設定したイテレータを作成しています。

上記以外にも、状況に応じて様々な代替方法が存在します。例えば、特定の順序でイテレーションを行う場合は、for ループや while ループを使用して直接インデックスを操作する方法も考えられます。

npy_uint32 iter_flags は、nditer イテレータオブジェクトの動作を制御する強力なツールですが、状況によってはより柔軟性のある代替方法が適している場合があります。