NumPy C-API: `void PyUFunc_f_f()` 関数で2つの浮動小数点型配列を要素ごとに操作する方法

この関数のプロトタイプは以下の通りです。

void PyUFunc_f_f(PyUFuncObject *ufunc, PyArrayObject **in1, PyArrayObject **in2,
                PyArrayObject **out, int* dim, Py_ssize_t* n, int* permute,
                PyObject **optargs, PyObject **kwargs);

引数

• kwargs: キーワード引数の辞書
• optargs: オプション引数のリスト
• permute: 入力配列の次元を並べ替えるための整数の配列
• n: 各入力配列の要素数を表す Py_ssize_t 型の配列
• dim: 各入力配列の次元数を表す整数の配列
• out: 出力配列を表すポインタの配列
• in2: 2番目の入力配列を表すポインタの配列
• in1: 最初の入力配列を表すポインタの配列
• ufunc: 適用するユニバーサル関数オブジェクトを表すポインタ

戻り値

なし

詳細

PyUFunc_f_f() 関数は、以下の処理を実行します。

1. 入力配列と出力配列の互換性をチェックします。
2. 必要に応じて、入力配列と出力配列を適切な形状にキャスティングします。
3. ユニバーサル関数オブジェクトのループを介して、各要素に対して演算を実行します。
4. 出力配列を返します。

例

以下の例では、PyUFunc_f_f() 関数を使用して、2つの浮動小数点型配列の要素を加算します。

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

static PyObject *add_arrays(PyObject *self, PyObject *args) {
  PyArrayObject *arr1, *arr2;

  if (!PyArg_ParseTuple(args, "OO", &arr1, &arr2)) {
    return NULL;
  }

  if (PyArray_NDIM(arr1) != PyArray_NDIM(arr2)) {
    PyErr_SetString(PyExc_ValueError, "Arrays must have the same number of dimensions");
    return NULL;
  }

  PyArrayObject *out = PyArray_Alloc(PyArray_NDIM(arr1), PyArray_DIMS(arr1), NPY_FLOAT64);
  if (!out) {
    return NULL;
  }

  PyUFunc_f_f(&PyUFunc_add, (PyArrayObject **)&arr1, (PyArrayObject **)&arr2,
              (PyArrayObject **)&out, NULL, NULL, 0, NULL, NULL);

  return PyArray_Return(out);
}

static PyMethodDef methods[] = {
  {"add_arrays", (PyCFunction)add_arrays, METH_VARARGS, "Add two arrays"},
  {NULL, NULL, 0, NULL}
};

PyMODINIT_FUNC PyInit_mymodule(void) {
  PyObject *m;

  m = PyModule_Create(&mymodule);
  if (m == NULL) {
    return NULL;
  }

  if (PyImport_AddModule(mymodule) < 0) {
    Py_DECREF(m);
    return NULL;
  }

  PyModule_AddFunctions(m, methods, "My simple module");
  return m;
}

このコードは、add_arrays という名前の関数を実装します。この関数は、2つの NumPy 配列を受け取り、それらの要素を加算して新しい NumPy 配列を返します。

• PyUFunc_f_f() 関数は、NumPy のパフォーマンスを最大限に活用するために、C で記述されています。
• PyUFunc_f_f() 関数は、さまざまな型に対するユニバーサル関数オブジェクトを適用するために使用できます。詳細については、NumPy C-API のドキュメントを参照してください。

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

static PyObject *add_arrays(PyObject *self, PyObject *args) {
  PyArrayObject *arr1, *arr2;

  if (!PyArg_ParseTuple(args, "OO", &arr1, &arr2)) {
    return NULL;
  }

  if (PyArray_NDIM(arr1) != PyArray_NDIM(arr2)) {
    PyErr_SetString(PyExc_ValueError, "Arrays must have the same number of dimensions");
    return NULL;
  }

  PyArrayObject *out = PyArray_Alloc(PyArray_NDIM(arr1), PyArray_DIMS(arr1), NPY_FLOAT64);
  if (!out) {
    return NULL;
  }

  PyUFunc_f_f(&PyUFunc_add, (PyArrayObject **)&arr1, (PyArrayObject **)&arr2,
              (PyArrayObject **)&out, NULL, NULL, 0, NULL, NULL);

  return PyArray_Return(out);
}

static PyMethodDef methods[] = {
  {"add_arrays", (PyCFunction)add_arrays, METH_VARARGS, "Add two arrays"},
  {NULL, NULL, 0, NULL}
};

PyMODINIT_FUNC PyInit_mymodule(void) {
  PyObject *m;

  m = PyModule_Create(&mymodule);
  if (m == NULL) {
    return NULL;
  }

  if (PyImport_AddModule(mymodule) < 0) {
    Py_DECREF(m);
    return NULL;
  }

  PyModule_AddFunctions(m, methods, "My simple module");
  return m;
}

コードの説明

1. #include <Python.h> と #include <numpy/arrayobject.h> は、NumPy C-API ヘッダーファイルをインクルードします。
2. add_arrays という名前の関数が定義されます。この関数は、2つの NumPy 配列を受け取り、それらの要素を加算して新しい NumPy 配列を返します。
3. PyArg_ParseTuple 関数は、Python 関数の引数を解析します。この場合、2つの NumPy 配列が期待されます。
4. PyArray_NDIM 関数は、NumPy 配列の次元数を取得します。2つの配列の次元数が同じであることを確認する必要があります。
5. PyArray_Alloc 関数は、新しい NumPy 配列を割り当てます。この場合、出力配列は NPY_FLOAT64 型で、入力配列と同じ次元数を持つようにします。
6. PyUFunc_f_f 関数は、PyUFunc_add ユニバーサル関数オブジェクトを2つの入力配列と出力配列に適用します。
7. PyArray_Return 関数は、NumPy 配列を Python オブジェクトとして返します。
8. methods 配列は、Python モジュールのメソッドを定義します。この場合、add_arrays 関数が定義されています。
9. PyInit_mymodule 関数は、Python モジュールを初期化します。

1. このコードを add_arrays.c という名前のファイルに保存します。
2. 以下のコマンドを実行して、NumPy C-API をコンパイルします。

gcc -o add_arrays.o add_arrays.c -I/path/to/numpy/include -L/path/to/numpy/lib -lnumpy

1. 以下のコマンドを実行して、Python モジュールをコンパイルします。

python setup.py build

1. 以下のコマンドを実行して、Python モジュールをインポートします。

import mymodule

1. 以下のコマンドを実行して、2つの NumPy 配列を加算します。

arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([4, 5, 6])
result = mymodule.add_arrays(arr1, arr2)
print(result)

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代替方法の選択

• 柔軟性
  特定のニーズに合わせた柔軟な操作が必要な場合は、Cython または類似のツールを使用することを検討してください。
• 簡潔性と可読性
  より簡潔で読みやすいコードを記述したい場合は、NumPy の高レベルな関数を使用することを検討してください。
• パフォーマンスと制御
  最も高速で低レベルな制御が必要な場合は、PyUFunc_f_f が最適な選択肢です。

1. NumPy の高レベル関数
   

   NumPy は、配列演算、線形代数、統計分析など、さまざまなタスクを実行するための高レベルな関数を豊富に提供しています。これらの関数は、PyUFunc_f_f よりも簡潔で読みやすく、多くの場合、十分なパフォーマンスを発揮します。

   例：

   import numpy as np
   
   arr1 = np.array([1, 2, 3])
   arr2 = np.array([4, 5, 6])
   
   # NumPy の高レベル関数を使用して配列を加算
   result = np.add(arr1, arr2)
   print(result)  # 出力: [5 7 9]
   

2. Cython
   

   Cython は、Python と C++ のハイブリッド言語であり、NumPy C-API をより安全かつ簡潔に操作するための強力なツールを提供します。Cython を使用すると、PyUFunc_f_f よりも高速で読みやすいコードを記述できます。

   cdef void add_arrays(double* arr1, double* arr2, double* out, int n):
       cdef int i
       for i in range(n):
           out[i] = arr1[i] + arr2[i]
   
   cdef double* arr1 = np.ctypes.as_array((1, 2, 3))
   cdef double* arr2 = np.ctypes.as_array((4, 5, 6))
   cdef double* out = np.empty_like(arr1)
   
   add_arrays(arr1, arr2, out, len(arr1))
   print(out)  # 出力: [5 7 9]