NumPy Routinesの便利ツール「vectorize.call()」：使いこなせるよう徹底解説

基本的な仕組み

vectorize.__call__() は、デコレータと関数呼び出しの両方の機能を提供します。

デコレータとして使用する場合

import numpy as np

def my_function(x, y):
  return x + y

@np.vectorize
def vectorized_my_function(x, y):
  return my_function(x, y)

x = np.array([1, 2, 3])
y = np.array([4, 5, 6])

z = vectorized_my_function(x, y)
print(z)  # 出力: [5 7 9]

上記の例では、my_function を vectorize でデコレートすることで、vectorized_my_function という新しいベクトル化された関数が作成されます。この関数は、x と y の各要素に対して my_function を適用し、結果を新しい NumPy 配列 z に格納します。

関数呼び出しとして使用する場合

import numpy as np

def my_function(x):
  return x**2

x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

vectorized_my_function = np.vectorize(my_function)
z = vectorized_my_function(x)
print(z)  # 出力: [1 4 9 16 25]

上記の例では、vectorize 関数を使用して my_function をベクトル化し、vectorized_my_function という新しいベクトル化された関数を直接作成します。この関数は x の各要素に対して my_function を適用し、結果を新しい NumPy 配列 z に格納します。

vectorize.__call__() の利点

NumPy 配列だけでなく、他のデータ型にも適用できる
vectorize.__call__() は、NumPy 配列だけでなく、リストやタプルなどの他のデータ型にも適用できます。
コードを簡潔に保つことができる
for ループを使用する代わりに vectorize.__call__() を使用すると、コードがより読みやすく、簡潔になり、メンテナンスが容易になります。
ループなしで配列演算を効率的に実行できる
for ループを使用する代わりに、vectorize.__call__() を使用すると、NumPy の高度な最適化を活用して、配列演算をより高速に実行できます。

vectorize.__call__() はオーバーヘッドが発生する可能性がある
複雑な関数や大きな配列に対して vectorize.__call__() を使用すると、パフォーマンスが低下する可能性があります。
すべての Python 関数で vectorize.__call__() を使用できるわけではない
一部の Python 関数は、NumPy 配列に対して要素ごとに適用できない場合があります。そのような関数は、vectorize.__call__() で使用するとエラーが発生する可能性があります。

NumPy 配列に対して要素ごとに数学関数を実行する

import numpy as np

def my_sin(x):
  return np.sin(x)

x = np.array([0, np.pi/2, np.pi, 3*np.pi/2, 2*np.pi])
vectorized_sin = np.vectorize(my_sin)
y = vectorized_sin(x)
print(y)  # 出力: [0. 1. 0. -1. 0.]

NumPy 配列に対して要素ごとに条件付き演算を実行する

この例では、vectorize.__call__() を使用して、NumPy 配列に対して要素ごとに条件付き演算を実行する方法を示します。

import numpy as np

def my_conditional(x):
  if x < 0:
    return -x
  else:
    return x**2

x = np.array([-1, 0, 1, 2, 3])
vectorized_conditional = np.vectorize(my_conditional)
y = vectorized_conditional(x)
print(y)  # 出力: [1. 0. 1. 4. 9.]

2つの NumPy 配列に対して要素ごとに演算を実行する

この例では、vectorize.__call__() を使用して、2つの NumPy 配列に対して要素ごとに演算を実行する方法を示します。

import numpy as np

def my_operation(x, y):
  return x + y*2

x = np.array([1, 2, 3])
y = np.array([4, 5, 6])
vectorized_operation = np.vectorize(my_operation)
z = vectorized_operation(x, y)
print(z)  # 出力: [9 12 15]

この例では、vectorize.__call__() を使用して、NumPy 配列とスカラ値に対して要素ごとに演算を実行する方法を示します。

import numpy as np

def my_operation(x, c):
  return x + c

x = np.array([1, 2, 3])
c = 5
vectorized_operation = np.vectorize(my_operation)
z = vectorized_operation(x, c)
print(z)  # 出力: [6 7 8]

ufunc を使用する

NumPy の ufunc は、ネイティブ C コードで実装された高性能なベクトル化された関数です。vectorize.__call__() よりも高速で、メモリ効率も良い場合が多くあります。ただし、ufunc は vectorize.__call__() ほど汎用性が高くありません。すべての Python 関数で ufunc を使用できるわけではなく、新しい ufunc を作成するにはより複雑なコードが必要です。

import numpy as np

def my_add(x, y):
  return x + y

x = np.array([1, 2, 3])
y = np.array([4, 5, 6])

z = np.add(x, y)
print(z)  # 出力: [5 7 9]

ループを使用する

単純な操作や小さな配列に対しては、ループを使用して要素ごとに操作を実行する方が効率的な場合があります。

import numpy as np

def my_function(x):
  return x**2

x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.empty_like(x)

for i in range(len(x)):
  y[i] = my_function(x[i])

print(y)  # 出力: [1 4 9 16 25]

scipy.vectorize を使用する

SciPy パッケージには、NumPy の vectorize 関数と同様の機能を提供する scipy.vectorize 関数が含まれています。scipy.vectorize は、NumPy の vectorize よりも柔軟性が高く、デコレータと関数呼び出しの両方のモードでサポートされているオプション引数を受け取ることができます。

import numpy as np
from scipy.vectorize import vectorize

def my_function(x):
  return x**2

x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

vectorized_my_function = vectorize(my_function, signature='()->f8')
z = vectorized_my_function(x)
print(z)  # 出力: [1. 4. 9. 16. 25.]

Numba を使用する

Numba は、Python コードを効率的な機械語コードにコンパイルできるコンパイラです。Numba を使用すると、vectorize.__call__() よりも高速で、よりメモリ効率の高いベクトル化された関数を記述できます。ただし、Numba は習得するのがより難しく、NumPy の vectorize.__call__() ほど汎用性が高くありません。

import numpy as np
from numba import jit

@jit
def my_function(x):
  return x**2

x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = my_function(x)
print(y)  # 出力: [1 4 9 16 25]

最適な方法の選択

使用する方法は、特定の状況によって異なります。一般的に、以下のガイドラインに従うことをお勧めします。

複雑な関数や大きな配列に対しては、Numba を使用する。
より柔軟な制御が必要な場合は、scipy.vectorize を使用する。
単純な操作や小さな配列に対しては、ループを使用する。
高速かつメモリ効率の高い演算が必要な場合は、ufunc を使用する。

どの方法を選択する場合でも、コードをベンチマークして、パフォーマンスとメモリ使用量を測定することが重要です。

[Numba ドキュメント](https://numba.pydata

NumPy Routinesの便利ツール「vectorize.__call__()」：使いこなせるよう徹底解説