NumPy スカラーにおける generic.__array_priority__ 属性の詳細解説

generic.__array_priority__ の役割

• 継承関係にあるカスタム数値型の演算における優先順位を決定します。
• スカラーとNumPy配列の演算において、どちらの型で結果を返すかを決定します。
• 複数の数値型が混合される演算において、どの型で計算を行うかを決定します。

generic.__array_priority__ 属性は、数値型オブジェクトに対して直接設定できます。以下の例をご覧ください。

import numpy as np

class MyScalar(np.generic):
  __array_priority__ = 100  # 標準の優先順位よりも高い値を設定

x = MyScalar(5)
y = np.float32(3)

# 演算結果は MyScalar 型になります
z = x + y
print(type(z))  # <class '__main__.MyScalar'>

• 演算子のオーバーロードと generic.__array_priority__ は、複雑な相互作用が生じる可能性があります。詳細な挙動については、NumPy のドキュメントを参照してください。
• 継承関係にあるカスタム数値型同士の演算においては、__array_priority__ 属性に加えて、継承関係も考慮されます。
• generic.__array_priority__ は、NumPy 1.7 以降でのみ有効です。

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例 1: カスタム数値型の演算における優先順位の制御

この例では、MyScalar というカスタム数値型を作成し、generic.__array_priority__ 属性を使用して、標準の浮動小数点型よりも高い優先順位を設定します。

import numpy as np

class MyScalar(np.generic):
  __array_priority__ = 100

x = MyScalar(5)
y = np.float32(3)

# 演算結果は MyScalar 型になります
z = x + y
print(type(z))  # <class '__main__.MyScalar'>

例 2: スカラーとNumPy配列の演算における結果の型制御

この例では、MyScalar 型のスカラーと NumPy 配列を演算し、結果が MyScalar 型になることを確認します。

import numpy as np

class MyScalar(np.generic):
  __array_priority__ = 100

x = MyScalar(5)
a = np.array([1, 2, 3])

# 演算結果は MyScalar 型の配列になります
b = x + a
print(type(b))  # <class '__main__.MyScalar'>
print(b)  # [6. 7. 8.]

この例では、MyScalar と MyDerivedScalar という 2 つの継承関係にあるカスタム数値型を作成し、generic.__array_priority__ 属性を使用して、それぞれの優先順位を設定します。

import numpy as np

class MyScalar(np.generic):
  __array_priority__ = 10

class MyDerivedScalar(MyScalar):
  __array_priority__ = 20

x = MyScalar(5)
y = MyDerivedScalar(3)

# 演算結果は MyDerivedScalar 型になります
z = x + y
print(type(z))  # <class '__main__.MyDerivedScalar'>

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generic.__array_priority__の代替方法として、以下の方法が提案されています。

np.promote_types関数を使用する

np.promote_types関数は、2つの数値型の共通の最上位型を返します。この型を使用して、スカラーとNumPy配列の演算の結果の型を明示的に指定することができます。

import numpy as np

x = np.float64(5)
y = np.float32(3)

# `np.promote_types`を使用して結果の型を指定
z = np.add(x, y, dtype=np.promote_types(x.dtype, y.dtype))
print(type(z))  # <class 'numpy.float64'>

演算子のオーバーロードを使用する

演算子のオーバーロードを使用すると、カスタム数値型に対して演算子の動作を独自に定義することができます。これにより、generic.__array_priority__属性に頼らず、演算における優先順位を制御することができます。

import numpy as np

class MyScalar(np.generic):
  def __add__(self, other):
    if isinstance(other, np.generic):
      return MyScalar(self.data + other.data)
    else:
      return self.data + other

x = MyScalar(5)
y = np.float32(3)

# 演算子のオーバーロードを使用
z = x + y
print(type(z))  # <class '__main__.MyScalar'>

np.asarray関数を使用する

np.asarray関数は、スカラーをNumPy配列に変換します。NumPy配列同士の演算は、generic.__array_priority__属性の影響を受けません。

import numpy as np

x = np.float64(5)
y = np.float32(3)

# `np.asarray`を使用してスカラーをNumPy配列に変換
z = np.add(np.asarray(x), np.asarray(y))
print(type(z))  # <class 'numpy.ndarray'>

これらの代替方法により、generic.__array_priority__属性に頼らず、NumPy スカラーの演算における優先順位をより明確かつ柔軟に制御することができます。

• 具体的な使用方法については、NumPyのドキュメントを参照してください。
• 継承関係にあるカスタム数値型を使用する場合は、演算子のオーバーロードが最も柔軟な方法です。
• 上記の代替方法は、NumPy 1.17以降でのみ使用できます。