PythonでNumPy配列の真偽値を判定: np.all() と PyArray_All()

2024-04-02

NumPy C-API: PyObject *PyArray_All() の詳細解説

PyArray_All() は、NumPy C-API における重要な関数の一つで、配列内のすべての要素が真であるかどうかを判定します。真偽値は、論理積演算 (&) を要素ごとに適用した結果と等しくなります。

関数宣言

PyObject *PyArray_All(PyArrayObject *array, int axis, PyArrayObject *out);

引数

  • array: 入力配列
  • axis: 論理積演算を適用する軸。省略時は0。
  • out: 出力配列。省略時はNone。

戻り値

成功時は Py_True、失敗時は Py_False を返します。

詳細解説

PyArray_All() は、以下の手順で動作します。

  1. 入力配列 arrayaxis 軸でループ処理します。
  2. 各ループにおいて、array の要素を & 演算で連結します。
  3. 連結結果が真であれば、out 配列の対応する要素に True を、偽であれば False を設定します。
  4. すべての要素を処理し終えた後、out 配列を返します。

#include <numpy/arrayobject.h>

int main() {
  // 入力配列
  int data[] = {1, 2, 3, 4, 5};
  PyArrayObject *array = PyArray_SimpleNew(5, data);

  // すべての要素が偶数かどうか判定
  int axis = 0;
  PyArrayObject *out = PyArray_All(array, axis, NULL);

  // 結果を出力
  if (out == Py_True) {
    printf("すべての要素が偶数です\n");
  } else {
    printf("すべての要素が偶数ではありません\n");
  }

  // 後処理
  Py_DECREF(array);
  Py_DECREF(out);

  return 0;
}

補足

  • out 配列を省略した場合、結果はスカラー値として返されます。
  • array が空配列の場合、out 配列は True になります。
  • array の要素型が論理型 (bool) ではない場合、TypeError 例外が発生します。


NumPy C-API: PyArray_All() のサンプルコード

#include <numpy/arrayobject.h>

int main() {
  // 入力配列
  int data[] = {1, 3, 5, 7, 9};
  PyArrayObject *array = PyArray_SimpleNew(5, data);

  // すべての要素が奇数かどうか判定
  int axis = 0;
  PyArrayObject *out = PyArray_All(array, axis, NULL);

  // 結果を出力
  if (out == Py_True) {
    printf("すべての要素が奇数です\n");
  } else {
    printf("すべての要素が奇数ではありません\n");
  }

  // 後処理
  Py_DECREF(array);
  Py_DECREF(out);

  return 0;
}

2次元配列の各行について、すべての要素が正数かどうか判定

#include <numpy/arrayobject.h>

int main() {
  // 入力配列
  int data[] = {
    1, 2, 3,
    4, 5, 6,
    7, 8, 9
  };
  PyArrayObject *array = PyArray_SimpleNewFromData(3, 3, NPY_INT32, data);

  // 各行について、すべての要素が正数かどうか判定
  int axis = 1;
  PyArrayObject *out = PyArray_All(array, axis, NULL);

  // 結果を出力
  for (int i = 0; i < PyArray_SIZE(out); i++) {
    if (PyArray_GETITEM(out, i) == Py_True) {
      printf("行 %d: すべての要素が正数です\n", i);
    } else {
      printf("行 %d: すべての要素が正数ではありません\n", i);
    }
  }

  // 後処理
  Py_DECREF(array);
  Py_DECREF(out);

  return 0;
}

マスク配列を使用して、特定の条件を満たす要素のみを判定

#include <numpy/arrayobject.h>

int main() {
  // 入力配列
  int data[] = {1, 2, 3, 4, 5};
  PyArrayObject *array = PyArray_SimpleNew(5, data);

  // マスク配列
  int mask_data[] = {1, 0, 1, 0, 1};
  PyArrayObject *mask = PyArray_SimpleNew(5, mask_data);

  // マスクされた要素のみについて、すべての要素が偶数かどうか判定
  PyArrayObject *out = PyArray_All(array, 0, mask);

  // 結果を出力
  if (out == Py_True) {
    printf("マスクされた要素はすべて偶数です\n");
  } else {
    printf("マスクされた要素はすべて偶数ではありません\n");
  }

  // 後処理
  Py_DECREF(array);
  Py_DECREF(mask);
  Py_DECREF(out);

  return 0;
}

これらのサンプルコードは、PyArray_All() 関数の様々な使用方法を示しています。これらのコードを参考に、ご自身のニーズに合わせてコードを修正してください。



PyArray_All() 以外の方法

np.all() 関数

NumPy には、np.all() という関数があり、PyArray_All() と同様の機能を提供します。

import numpy as np

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

# すべての要素が真かどうか判定
result = np.all(array)

# 結果を出力
print(result)  # True

np.all() 関数は、PyArray_All() よりも簡潔に記述できます。

ループ処理

配列をループ処理して、すべての要素が真かどうかを判定することもできます。

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

# すべての要素が真かどうか判定
all_true = True
for element in array:
  if not element:
    all_true = False
    break

# 結果を出力
print(all_true)  # True

ループ処理は、np.all() 関数よりも柔軟ですが、処理速度が遅くなります。

その他の方法

上記以外にも、以下のような方法で判定することができます。

  • np.prod() 関数: 配列のすべての要素の積が 0 以外であれば、すべての要素が真である
  • np.min() 関数: 配列の最小値が 0 以外であれば、すべての要素が真である

これらの方法は、特定の条件下で効率的に使用できます。

PyArray_All() は、NumPy C-API で提供される関数の一つであり、配列内のすべての要素が真であるかどうかを判定するのに役立ちます。

np.all() 関数やループ処理など、他の方法も存在します。それぞれの方法の特徴を理解し、状況に合わせて使い分けることが重要です。




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