NumPy C-API: int PyArray_ISFLEXIBLE() 関数詳細解説

2024-06-09

NumPy C-API: int PyArray_ISFLEXIBLE() 関数詳細解説

PyArray_ISFLEXIBLE() は、NumPy C-API において、NumPy 配列が柔軟性を持つかどうかを判定する関数です。柔軟な配列とは、形状を変更できる配列を指します。

関数引数

  • pyarr: 判定対象の NumPy 配列へのポインタ

戻り値

  • 配列が柔軟な場合: 1

詳細解説

NumPy 配列は、データ型と形状情報を持つ多次元データ構造です。形状情報は、各次元における要素数を表す整数のリストとして定義されます。

NumPy 配列には、2 種類の柔軟性があります。

  1. 形状変更可能: PyArray_SHAPE() 関数を使用して、形状を変更できる配列
  2. コンティグアス: メモリ上の要素が連続して配置されている配列

PyArray_ISFLEXIBLE() 関数は、上記の 2 種類の柔軟性を区別せず、形状変更が可能かどうかのみを判定します。コンティグアスな配列であっても、形状変更が不可能な場合は、この関数は 0 を返します。

#include <numpy/ndarray.h>

int main() {
  // 1 次元の固定形状配列を作成
  npy_intp shape[] = {5};
  PyArrayObject *arr = PyArray_SimpleNew(NDIM(shape), NPY_INT32, shape);

  // 配列が柔軟かどうか判定
  int is_flexible = PyArray_ISFLEXIBLE(arr);

  // 結果を出力
  if (is_flexible) {
    printf("配列は柔軟です\n");
  } else {
    printf("配列は柔軟ではありません\n");
  }

  // メモリ解放
  Py_DECREF(arr);

  return 0;
}

この例では、1 次元の固定形状配列を作成し、PyArray_ISFLEXIBLE() 関数を使用して柔軟性を判定しています。固定形状配列は形状変更が不可能なため、この関数は 0 を返します。

補足

  • PyArray_ISCONTIGUOUS() 関数は、配列がコンティグアスかどうかを判定します。


    NumPy C-API: PyArray_ISFLEXIBLE() 関数 関連サンプルコード

    例 1: 固定形状配列

    #include <numpy/ndarray.h>
    
    int main() {
      // 1 次元の固定形状配列を作成
      npy_intp shape[] = {5};
      PyArrayObject *arr = PyArray_SimpleNew(NDIM(shape), NPY_INT32, shape);
    
      // 配列が柔軟かどうか判定
      int is_flexible = PyArray_ISFLEXIBLE(arr);
    
      // 結果を出力
      printf("配列は柔軟: %d\n", is_flexible);
    
      // メモリ解放
      Py_DECREF(arr);
    
      return 0;
    }
    

    説明

    例 2: 1 次元可変形状配列

    #include <numpy/ndarray.h>
    
    int main() {
      // 1 次元の可変形状配列を作成
      npy_intp shape[] = {0};  // 最初の長さは 0
      PyArrayObject *arr = PyArray_SimpleNew(NDIM(shape), NPY_INT32, shape);
    
      // 配列の長さを 5 に変更
      PyArray_SETSIZE(arr, 5);
    
      // 配列が柔軟かどうか判定
      int is_flexible = PyArray_ISFLEXIBLE(arr);
    
      // 結果を出力
      printf("配列は柔軟: %d\n", is_flexible);
    
      // メモリ解放
      Py_DECREF(arr);
    
      return 0;
    }
    
    #include <numpy/ndarray.h>
    
    int main() {
      // 2 次元の固定形状配列を作成
      npy_intp shape[2] = {2, 3};
      PyArrayObject *arr = PyArray_SimpleNew(NDIM(shape), NPY_INT32, shape);
    
      // 配列が柔軟かどうか判定
      int is_flexible = PyArray_ISFLEXIBLE(arr);
    
      // 結果を出力
      printf("配列は柔軟: %d\n", is_flexible);
    
      // メモリ解放
      Py_DECREF(arr);
    
      return 0;
    }
    
    #include <numpy/ndarray.h>
    
    int main() {
      // 2 次元の可変形状配列を作成
      npy_intp shape[2] = {0, 0};  // 最初のサイズは (0, 0)
      PyArrayObject *arr = PyArray_SimpleNew(NDIM(shape), NPY_INT32, shape);
    
      // 配列のサイズを (3, 4) に変更
      npy_intp new_dims[2] = {3, 4};
      PyArray_Dims dim;
      dim.ptr = new_dims;
      dim.len = 2;
      PyArray_Resize(arr, &dim, NPY_SAME_ORDER);
    
      // 配列が柔軟かどうか判定
      int is_flexible = PyArray_ISFLEXIBLE(arr);
    
      // 結果を出力
      printf("配列は柔軟: %d\n", is_flexible);
    
      // メモリ解放
      Py_DECREF(arr);
    
      return 0;
    }
    

    この例では、2 次元の可変形状配列を作成し、PyArray_Resize() 関数を使用してサイズを (3,



    int PyArray_ISFLEXIBLE() の代替方法

    この関数は、NumPy C-API の一部であり、比較的低レベルな操作です。代替手段として、以下の方法が考えられます。

    PyArray_Shape() 関数と PyArray_NDIM() 関数

    • PyArray_Shape() 関数は、NumPy 配列の形状情報を取得します。

    これらの関数を組み合わせて、配列が固定形状かどうかを判定できます。固定形状配列は形状変更が不可能なので、柔軟ではありません。

    #include <numpy/ndarray.h>
    
    int is_flexible(PyArrayObject *arr) {
      // 配列の次元数を取得
      int ndim = PyArray_NDIM(arr);
    
      // 各次元の長さを確認
      for (int i = 0; i < ndim; i++) {
        npy_intp dim_size = PyArray_SHAPE(arr)[i];
        if (dim_size == 0) {
          // 0 長さの次元が存在する場合は柔軟
          return 1;
        }
      }
    
      // 0 長さの次元が存在しない場合は固定形状
      return 0;
    }
    

    これらのフラグを組み合わせて、配列が柔軟かどうかを判定できます。コンティグアスな配列は形状変更が不可能な場合があるので、柔軟ではありません。また、コピーが必要な配列は形状変更が不可能な場合があるので、柔軟ではありません。

    #include <numpy/ndarray.h>
    
    int is_flexible(PyArrayObject *arr) {
      // 配列のフラグを取得
      NPY_BITWISE_OR flags = PyArray_FLAGS(arr);
    
      // コンティグアスかどうか確認
      if (flags & NPY_ARRAY_CONTIGUOUS) {
        // コンティグアスな配列は固定形状
        return 0;
      }
    
      // コピーが必要かどうか確認
      if (flags & NPY_ARRAY_CARGO) {
        // コピーが必要な配列は固定形状
        return 0;
      }
    
      // コンティグアスでもコピー不要でもなければ柔軟
      return 1;
    }
    

    PyArray_CanCastTo() 関数

    • PyArray_CanCastTo() 関数は、ある NumPy 配列を別の NumPy 配列にキャストできるかどうかを判定します。

    形状変更が可能な配列は、形状を変更せずに別の配列にキャストできる可能性が高いです。一方、形状変更が不可能な配列は、形状を変更せずに別の配列にキャストできない可能性が高いです。

    #include <numpy/ndarray.h>
    
    int is_flexible(PyArrayObject *arr) {
      // 1 次元の固定形状配列を作成
      npy_intp shape[] = {1};
      PyArrayObject *new_arr = PyArray_SimpleNew(NDIM(shape), NPY_INT32, shape);
    
      // キャストが可能かどうか確認
      int can_cast = PyArray_CanCastTo(arr, new_arr, NPY_SAME_KIND);
    
      // メモリ解放
      Py_DECREF(new_arr);
    
      // キャストが可能であれば柔軟
      return can_cast;
    }
    

    注意事項

    • 上記の代替方法は、PyArray_ISFLEXIBLE() 関数よりも低速な場合があります。