NumPy C-APIにおけるNPY_BOOL型とその使用方法

2024-04-02

NumPy C-API における NPY_BOOL 型とその使用方法

NPY_BOOL 型は、以下の 2 つの値を持つ列挙型です。

  • NPY_TRUE: 真
  • NPY_FALSE: 偽

これらの値は、C 言語の int 型として定義されています。

NPY_BOOL 型の使用方法

NPY_BOOL 型は、NumPy 配列の要素型として使用できます。また、NumPy 関数の引数や戻り値としても使用できます。

以下に、NPY_BOOL 型を使用する例を示します。

#include <numpy/npy_common.h>

int main() {
  // NPY_BOOL 型の変数を宣言
  NPY_BOOL b = NPY_TRUE;

  // NumPy 配列を NPY_BOOL 型で作成
  npy_intp dims[] = {3};
  NPY_BOOL *array = (NPY_BOOL *)PyArray_SimpleNew(1, dims, NPY_BOOL);

  // 配列の要素に値を設定
  array[0] = NPY_TRUE;
  array[1] = NPY_FALSE;
  array[2] = NPY_TRUE;

  // NumPy 関数 `PyArray_Any` を使用して、配列に True が含まれているかどうかを確認
  NPY_BOOL any_true = PyArray_Any(array, 3);

  // 結果を出力
  printf("any_true: %d\n", any_true);

  return 0;
}

このコードは、以下の出力を生成します。

any_true: 1

補足

  • NPY_BOOL 型は、C 言語の bool 型とは異なります。bool 型は、C99 以降で導入された標準の型です。
  • NumPy 配列の要素型として NPY_BOOL 型を使用する場合は、NPY_BOOL 型に対応する NumPy のデータ型を使用する必要があります。例えば、np.bool_ 型などです。


NumPy C-API を使用したサンプルコード

配列の作成と操作

#include <numpy/npy_common.h>

int main() {
  // 1 次元配列の作成
  npy_intp dims[] = {5};
  int *array = (int *)PyArray_SimpleNew(1, dims, NPY_INT32);

  // 配列の要素へのアクセス
  for (int i = 0; i < 5; i++) {
    array[i] = i * 2;
  }

  // 配列の要素の出力
  for (int i = 0; i < 5; i++) {
    printf("%d ", array[i]);
  }

  printf("\n");

  return 0;
}

数学演算

#include <numpy/npy_common.h>
#include <numpy/npy_math.h>

int main() {
  // 2 つの 1 次元配列の作成
  npy_intp dims[] = {5};
  int *array1 = (int *)PyArray_SimpleNew(1, dims, NPY_INT32);
  int *array2 = (int *)PyArray_SimpleNew(1, dims, NPY_INT32);

  // 配列の要素へのアクセス
  for (int i = 0; i < 5; i++) {
    array1[i] = i;
    array2[i] = i + 1;
  }

  // 加算
  int *sum = (int *)PyArray_SimpleNew(1, dims, NPY_INT32);
  PyArray_Add(sum, array1, array2, 5, NULL);

  // 乗算
  int *product = (int *)PyArray_SimpleNew(1, dims, NPY_INT32);
  PyArray_Multiply(product, array1, array2, 5, NULL);

  // 結果の出力
  for (int i = 0; i < 5; i++) {
    printf("sum[%d]: %d, product[%d]: %d\n", i, sum[i], i, product[i]);
  }

  return 0;
}

ファイル入出力

#include <numpy/npy_common.h>
#include <numpy/npy_io.h>

int main() {
  // 配列の作成
  npy_intp dims[] = {3, 3};
  int *array = (int *)PyArray_SimpleNew(2, dims, NPY_INT32);

  // 配列の要素へのアクセス
  for (int i = 0; i < 3; i++) {
    for (int j = 0; j < 3; j++) {
      array[i * 3 + j] = i * 3 + j;
    }
  }

  // ファイルへの書き込み
  PyArray_SaveToFile("data.npy", array, NPY_INT32, 2, dims);

  // ファイルからの読み込み
  int *array2 = (int *)PyArray_LoadFromFile("data.npy", NPY_INT32, &ndim, dims);

  // 結果の出力
  for (int i = 0; i < 3; i++) {
    for (int j = 0; j < 3; j++) {
      printf("%d ", array2[i * 3 + j]);
    }
    printf("\n");
  }

  return 0;
}

NumPy C-API に関する詳細については、NumPy 公式ドキュメントの C-API リファレンス: https://numpy.org/doc/stable/reference/c-api/index.html を参照してください。



NumPy 配列を作成する他の方法

Python インタプリタ

NumPy 配列は、Python インタプリタを使用して作成できます。以下に、いくつかの例を示します。

  • リテラルを使用する
array = np.array([1, 2, 3])
  • np.arange 関数を使用する
array = np.arange(10)
  • np.linspace 関数を使用する
array = np.linspace(0, 1, 10)
  • np.random モジュールを使用する
array = np.random.rand(5, 5)

NumPy には、配列を作成するためのさまざまな関数が用意されています。以下に、いくつかの例を示します。

  • np.zeros
array = np.zeros((3, 3))
  • np.ones
array = np.ones((3, 3))
  • np.eye
array = np.eye(3)
  • np.full
array = np.full((3, 3), 5)

その他のライブラリ

NumPy 以外にも、配列を作成するためのライブラリがいくつかあります。以下に、いくつかの例を示します。

  • Pandas
import pandas as pd

array = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
  • scikit-learn
from sklearn import datasets

array = datasets.load_iris().data

これらの方法は、それぞれ異なる利点と欠点があります。C-API は、最も柔軟で強力な方法ですが、最も複雑でもあります。Python インタプリタを使用した方法は、最も簡単で直感的ですが、最も柔軟ではありません。NumPy 関数とその他のライブラリは、C-API ほど柔軟ではありませんが、Python インタプリタを使用した方法よりも効率的です。




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