NumPy C-API: void PyUFunc_DD_D() 関数を使ってユニバーサル関数を作ろう

2024-04-02

NumPy C-API: void PyUFunc_DD_D() 関数の詳細解説

関数概要

void PyUFunc_DD_D(PyUFuncObject *ufunc,
                  char *name,
                  PyUFunc_PyFuncData *data,
                  int nin, int nout,
                  int identity,
                  PyUFunc_CheckFunc checkfunc,
                  PyUFunc_ стрид_func стрид_func,
                  PyUFunc_GenericFunction generic_function,
                  void **data_ptr)

引数

  • ufunc: ユニバーサル関数オブジェクト
  • name: 関数名
  • data: 関数データ
  • nin: 入力配列の数
  • nout: 出力配列の数
  • identity: 単位元の値
  • checkfunc: 入力データの型チェック関数
  • стрид_func: 入力・出力配列のストライド計算関数
  • generic_function: 演算の実行関数
  • data_ptr: ユーザーデータ

返り値

なし

詳細解説

  • nin: 入力配列の数 (2)
  • nout: 出力配列の数 (1)
  • identity: 単位元 (通常は 0)

checkfunc: 入力データが正しい型であることを確認する関数です。この関数は、PyUFunc_None またはユーザー定義の関数ポインタを設定できます。

стрид_func: 入力・出力配列のストライドを計算する関数です。この関数は、PyUFunc_None またはユーザー定義の関数ポインタを設定できます。

generic_function: 実際の演算を実行する関数です。この関数は、以下の形式で記述する必要があります。

void generic_function(char **args, npy_intp *dimensions, npy_intp *steps, void *data)

args: 入力・出力配列へのポインタの配列 dimensions: 各配列の次元数の配列 steps: 各配列のストライドの配列 data: ユーザーデータ

使用例

以下のコードは、void PyUFunc_DD_D() 関数を使用して、2つの入力配列の要素を足し、結果を出力配列に格納するユニバーサル関数の実装例です。

PyUFuncGenericFunction add_function = [](char **args, npy_intp *dimensions, npy_intp *steps, void *data) {
  npy_intp i;
  char *in1 = args[0];
  char *in2 = args[1];
  char *out = args[2];

  for (i = 0; i < dimensions[0]; i++) {
    out[i] = in1[i] + in2[i];
  }
};

void init_add_ufunc(void) {
  PyUFuncObject *ufunc;
  PyUFunc_PyFuncData data;

  data.nin = 2;
  data.nout = 1;
  data.checkfunc = PyUFunc_None;
  data.стрид_func = PyUFunc_None;
  data.generic_function = add_function;

  ufunc = PyUFunc_FromFuncAndData(&data, NULL, "add", 2, 1, PyUFunc_O_O_O, "add_ufunc", "Add two arrays");

  if (ufunc == NULL) {
    // エラー処理
  }

  // ufunc を NumPy モジュールに追加
}

void PyUFunc_DD_D() 関数は、NumPy C-API における重要な関数の一つであり、2つの入力配列と1つの出力配列を用いるユニバーサル関数の実装に使用できます。この関数は、NumPy の高度な機能を活用したい開発者にとって非常に有用なツールです。

補足

  • ユニバーサル関数


NumPy C-API: void PyUFunc_DD_D() 関数を使ったサンプルコード

#include <Python.h>
#include <numpy/npy_ufunc.h>

PyUFuncGenericFunction add_function = [](char **args, npy_intp *dimensions, npy_intp *steps, void *data) {
  npy_intp i;
  char *in1 = args[0];
  char *in2 = args[1];
  char *out = args[2];

  for (i = 0; i < dimensions[0]; i++) {
    out[i] = in1[i] + in2[i];
  }
};

void init_add_ufunc(void) {
  PyUFuncObject *ufunc;
  PyUFunc_PyFuncData data;

  data.nin = 2;
  data.nout = 1;
  data.checkfunc = PyUFunc_None;
  data.стрид_func = PyUFunc_None;
  data.generic_function = add_function;

  ufunc = PyUFunc_FromFuncAndData(&data, NULL, "add", 2, 1, PyUFunc_O_O_O, "add_ufunc", "Add two arrays");

  if (ufunc == NULL) {
    // エラー処理
  }

  // ufunc を NumPy モジュールに追加
}

int main() {
  PyImport_ImportModule("numpy");
  init_add_ufunc();

  // NumPy 配列を作成
  PyArrayObject *a = PyArray_arange(10, 0);
  PyArrayObject *b = PyArray_arange(10, 10);
  PyArrayObject *c;

  // `add_ufunc` を使って 2 つの配列を足す
  c = (PyArrayObject *)PyUFunc_GenericFunction(add_function, (PyObject **)&a, (PyObject **)&b, NULL, 2, 1, NULL);

  // 結果を出力
  for (int i = 0; i < 10; i++) {
    printf("%d ", (int)PyArray_GETITEM(c, i));
  }

  printf("\n");

  Py_DECREF(a);
  Py_DECREF(b);
  Py_DECREF(c);

  return 0;
}

サンプルコード2: 配列の要素を平方する

#include <Python.h>
#include <numpy/npy_ufunc.h>

PyUFuncGenericFunction square_function = [](char **args, npy_intp *dimensions, npy_intp *steps, void *data) {
  npy_intp i;
  char *in = args[0];
  char *out = args[1];

  for (i = 0; i < dimensions[0]; i++) {
    out[i] = in[i] * in[i];
  }
};

void init_square_ufunc(void) {
  PyUFuncObject *ufunc;
  PyUFunc_PyFuncData data;

  data.nin = 1;
  data.nout = 1;
  data.checkfunc = PyUFunc_None;
  data.стрид_func = PyUFunc_None;
  data.generic_function = square_function;

  ufunc = PyUFunc_FromFuncAndData(&data, NULL, "square", 1, 1, PyUFunc_O_O, "square_ufunc", "Square an array");

  if (ufunc == NULL) {
    // エラー処理
  }

  // ufunc を NumPy モジュールに追加
}

int main() {
  PyImport_ImportModule("numpy");
  init_square_ufunc();

  // NumPy 配列を作成
  PyArrayObject *a = PyArray_arange(10, 0);
  PyArrayObject *c;

  // `square_ufunc` を使って配列の要素を平方する
  c = (PyArrayObject *)PyUFunc_GenericFunction(square_function, (PyObject **)&a, NULL, NULL, 1, 1, NULL);

  // 結果を出力
  for (int i = 0; i < 10


void PyUFunc_DD_D() 関数の代替方法

PyUFunc_FromFuncAndDataAndSignature 関数は、void PyUFunc_DD_D() 関数よりも柔軟な関数です。この関数は、入力・出力配列の数、データ型、シグネチャなどを自由に設定できます。

PyUFuncObject *ufunc;
PyUFunc_PyFuncData data;

// ...

ufunc = PyUFunc_FromFuncAndDataAndSignature(&data, NULL, signature, nin, nout, flags, "ufunc_name", "docstring");

ループを使って自分で実装する

void PyUFunc_DD_D() 関数を使わずに、ループを使って自分でユニバーサル関数を

void my_ufunc(char **args, npy_intp *dimensions, npy_intp *steps, void *data) {
  // ...
}

// ...

PyUFuncObject *ufunc = PyUFunc_FromFuncAndData(my_ufunc, NULL, "my_ufunc", 2, 1, PyUFunc_O_O_O, "my_ufunc", "My ufunc");

NumPy の ufunc モジュールには、@vectorize デコレータなど、ユニバーサル関数を簡単に定義するための機能が用意されています。

import numpy as np

@np.vectorize
def my_ufunc(a, b):
  return a + b

# ...

c = my_ufunc(a, b)
  • 汎用性の高いユニバーサル関数を作りたい場合は、void PyUFunc_DD_D() 関数を使うのがおすすめです。
  • より柔軟なユニバーサル関数を作りたい場合は、PyUFunc_FromFuncAndDataAndSignature 関数を使うのがおすすめです。
  • 簡単なユニバーサル関数を作りたい場合は、ループを使って自分で実装するか、NumPy の ufunc モジュールを使うのがおすすめです。



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