NumPy C-API: `void PyUFunc_O_O()` 関数で2つのNumPy配列の要素を足し合わせる

void PyUFunc_O_O(PyUFuncObject *ufunc, PyObject **args, PyObject **ret, int *dims, int *strides, void **funcdata, int nargs, int nout, size_t *npstrides)

引数

npstrides: 出力配列のストライド
nout: 出力引数の数
nargs: 入力引数の数
funcdata: ユーザー定義データ
strides: 各入力配列のストライド
dims: 各入力配列の次元数
ret: 出力オブジェクトの配列
args: 入力オブジェクトの配列
ufunc: ユニバーサル関数オブジェクト

各入力オブジェクトの型を確認し、ユニバーサル関数がサポートする型であることを確認します。
入力と出力配列の次元数とストライドを比較し、互換性があることを確認します。
ユーザー定義データ (funcdata) を使用して、必要な計算を実行します。
出力オブジェクトを初期化します。
出力オブジェクトに計算結果を格納します。

#include <Python.h>
#include <numpy/ufunc.h>

static PyObject *my_ufunc(PyObject **args, PyObject **ret)
{
  // 入力と出力オブジェクトの型を確認する
  if (!PyArray_Check(args[0]) || !PyArray_Check(ret[0])) {
    PyErr_SetString(PyExc_TypeError, "Input and output must be NumPy arrays");
    return NULL;
  }

  // 入力と出力配列の次元数とストライドを比較する
  PyArrayObject *a = (PyArrayObject *)args[0];
  PyArrayObject *b = (PyArrayObject *)ret[0];

  if (a->nd != b->nd) {
    PyErr_SetString(PyExc_ValueError, "Input and output arrays must have the same number of dimensions");
    return NULL;
  }

  for (int i = 0; i < a->nd; i++) {
    if (a->dims[i] != b->dims[i]) {
      PyErr_SetString(PyExc_ValueError, "Input and output arrays must have the same dimensions");
      return NULL;
    }
  }

  // ユーザー定義データ (funcdata) を使用して計算を実行する
  // ...

  // 出力オブジェクトを初期化する
  // ...

  // 出力オブジェクトに計算結果を格納する
  // ...

  return Py_None;
}

static PyUFuncObject *MyUFunc = NULL;

static int init_my_ufunc()
{
  // ユニバーサル関数オブジェクトを作成する
  MyUFunc = PyUFunc_New(PyUFunc_O_O, 1, 1, 0, NULL, NULL, NULL, NULL, my_ufunc, "my_ufunc", "Perform my custom operation on two arrays", PyUFunc_f1);

  if (MyUFunc == NULL) {
    return -1;
  }

  // ユニバーサル関数オブジェクトを NumPy モジュールに登録する
  if (PyModule_AddObject(Py_Import_Module("numpy"), "my_ufunc", (PyObject *)MyUFunc) < 0) {
    Py_DECREF(MyUFunc);
    MyUFunc = NULL;
    return -1;
  }

  return 0;
}

PyMODINIT_FUNC PyInit_mymodule(void)
{
  // NumPy モジュールを初期化する
  if (PyImport_ImportModule("numpy") == NULL) {
    return NULL;
  }

  // `init_my_ufunc()` 関数を呼び出して、ユニバーサル関数オブジェクトを作成して登録する
  if (init_my_ufunc() < 0) {
    return NULL;
  }

  // モジュールオブジェクトを作成して返す
  PyObject *m = PyModule_Create(&PyModuleDef{
    .m_name = "mymodule",
    .m_doc = "My custom

#include <Python.h>
#include <numpy/ufunc.h>

static PyObject *my_ufunc(PyObject **args, PyObject **ret)
{
  // 入力と出力オブジェクトの型を確認する
  if (!PyArray_Check(args[0]) || !PyArray_Check(ret[0])) {
    PyErr_SetString(PyExc_TypeError, "Input and output must be NumPy arrays");
    return NULL;
  }

  // 入力と出力配列の次元数とストライドを比較する
  PyArrayObject *a = (PyArrayObject *)args[0];
  PyArrayObject *b = (PyArrayObject *)ret[0];

  if (a->nd != b->nd) {
    PyErr_SetString(PyExc_ValueError, "Input and output arrays must have the same number of dimensions");
    return NULL;
  }

  for (int i = 0; i < a->nd; i++) {
    if (a->dims[i] != b->dims[i]) {
      PyErr_SetString(PyExc_ValueError, "Input and output arrays must have the same dimensions");
      return NULL;
    }
  }

  // 各要素を足し合わせる
  for (npy_intp i = 0; i < PyArray_Size(a); i++) {
    ((double *)b->data)[i] = ((double *)a->data)[i] + ((double *)a->data)[i];
  }

  return Py_None;
}

static PyUFuncObject *MyUFunc = NULL;

static int init_my_ufunc()
{
  // ユニバーサル関数オブジェクトを作成する
  MyUFunc = PyUFunc_New(PyUFunc_O_O, 1, 1, 0, NULL, NULL, NULL, NULL, my_ufunc, "my_ufunc_add", "Add two NumPy arrays element-wise", PyUFunc_f1);

  if (MyUFunc == NULL) {
    return -1;
  }

  // ユニバーサル関数オブジェクトを NumPy モジュールに登録する
  if (PyModule_AddObject(Py_Import_Module("numpy"), "my_ufunc_add", (PyObject *)MyUFunc) < 0) {
    Py_DECREF(MyUFunc);
    MyUFunc = NULL;
    return -1;
  }

  return 0;
}

PyMODINIT_FUNC PyInit_mymodule(void)
{
  // NumPy モジュールを初期化する
  if (PyImport_ImportModule("numpy") == NULL) {
    return NULL;
  }

  // `init_my_ufunc()` 関数を呼び出して、ユニバーサル関数オブジェクトを作成して登録する
  if (init_my_ufunc() < 0) {
    return NULL;
  }

  // モジュールオブジェクトを作成して返す
  PyObject *m = PyModule_Create(&PyModuleDef{
    .m_name = "mymodule",
    .m_doc = "My custom module for NumPy",
    .m_init = PyInit_mymodule,
  });

  if (m == NULL) {
    return NULL;
  }

  return m;
}

このコードを実行するには、以下の手順が必要です。

上記のコードを mymodule.c という名前のファイルに保存します。
以下のコマンドを実行して、モジュールをコンパイルします。

gcc -o mymodule.so -shared -I/usr/include/python3.10 -L/usr/lib/python3.10/config -fPIC mymodule.c -lnumpy

以下のコマンドを実行して、Python インタプリタを起動し、モジュールをインポートします。

python3 -m mymodule

以下のコードを実行して、my_ufunc_add 関数を使用して2つの NumPy 配列の要素を足し合わせます。

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])

c = np.empty_like

PyUFunc_Do 関数を使う

PyUFunc_Do 関数は、より汎用的なユニバーサル関数を実装するために使用できます。PyUFunc_O_O() 関数よりも多くの引数とオプションを受け取り、入力と出力の型を柔軟に指定できます。

利点

入力と出力の型を柔軟に指定できる
より汎用的なユニバーサル関数を実装できる

欠点

PyUFunc_O_O() 関数よりも複雑

PyUFunc_FromFunc 関数を使う

PyUFunc_FromFunc 関数は、C 関数ポインタを使用してユニバーサル関数を実装するために使用できます。この方法は、PyUFunc_Do 関数よりもシンプルですが、PyUFunc_O_O() 関数よりも汎用性は低くなります。

利点

PyUFunc_Do 関数よりもシンプル

欠点

入力と出力の型を柔軟に指定できない
PyUFunc_O_O() 関数よりも汎用性は低い

Cython を使う

Cython は、C と Python を組み合わせたプログラミング言語です。Cython を使用して、NumPy C-API と Python コードをシームレスに統合することができます。

利点

コードの可読性とメンテナンス性を向上できる
NumPy C-API と Python コードをシームレスに統合できる

欠点

Cython の学習が必要

Numba を使う

Numba は、Python コードを効率的に機械語にコンパイルできるコンパイラです。Numba を使用して、NumPy C-API 関数と同等の性能を持つ Python 関数を作成することができます。

利点

NumPy C-API 関数と同等の性能を持つ Python 関数を作成できる

欠点

Numba の学習が必要

NumPy C-API 以外にも、ユニバーサル関数を実装するためのライブラリがいくつか存在します。これらのライブラリは、特定のニーズに特化している場合があり、より使いやすいかもしれません。

どの方法を選択するかは、ニーズとスキルレベルによって異なります。

具体的な方法は、ニーズによって異なります。以下に、いくつかの例を挙げます。

簡単なユニバーサル関数を実装したい場合

PyUFunc_O_O() 関数を使用する

より汎用的なユニバーサル関数を実装したい場合

PyUFunc_Do 関数を使用する

コードの可読性とメンテナンス性を向上させたい場合

Cython を使用する

NumPy C-API 関数と同等の性能を持つ Python 関数を作成したい場合

Numba を使用する

該当するライブラリを探す