NumPyのorder引数について

Question

疑問点

NumPyが提供している関数のオプション引数でorderを指定できるものが多々あると思いますが、
これの必要性がいまいち理解できていません。
※np.sort()のorderではなく、np.array()などで指定するorderのことです。

ネットにあるNumPyのサンプルでorderを使っているケースを私は見たことがないので、
何のために用意されているオプションなのか疑問に思っています。

• そもそもorder引数は何のために存在するのでしょうか。
• order指定をできることで何かメリットが得られるケースがありましたら、教えていただきたいです。

　(例えばorder=Fとしたときに何か利点があるのか)

Answer 1

ndarray の多次元配列の値は、内部的には1次元配列としてメモリ上に確保した領域に格納されています。その格納順が order で、次の2種類があります。

Row-major orderとColumn-major order - Qiita

• "C": 行優先順 (row-major order) (numpy のデフォルト、C は C 言語で使われる順番の意味)
• "F": 列優先順 (column-major order、F は Fortran 言語で使われる順番の意味)

import numpy as np

x = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]], order="C")
print(x.flags)
#   C_CONTIGUOUS : True
#   F_CONTIGUOUS : False
#   OWNDATA : True
#   WRITEABLE : True
#   ALIGNED : True
#   WRITEBACKIFCOPY : False
#   UPDATEIFCOPY : False

x = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]], order="F")
print(x.flags)
#   C_CONTIGUOUS : False
#   F_CONTIGUOUS : True
#   OWNDATA : True
#   WRITEABLE : True
#   ALIGNED : True
#   WRITEBACKIFCOPY : False
#   UPDATEIFCOPY : False

また、ravel() など一部の関数にも order 引数があり、これは配列の値にアクセスする順番を行優先順とするか、列優先順とするかの指定になります。

import numpy as np

x = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]], order="C")
print(x.ravel("K"))  # [1 2 3 4 5 6 7 8 9]  # 行優先順


x = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]], order="F")
print(x.ravel("K"))  # [1 4 7 2 5 8 3 6 9]  # 列優先順

import numpy as np

x = np.array(range(9))
print(x.reshape(3, 3, order="C"))
# [[0 1 2]
#  [3 4 5]
#  [6 7 8]]

x = np.array(range(9))
print(x.reshape(3, 3, order="F"))  # x.reshape(3, 3).T と同じ
# [[0 3 6]
#  [1 4 7]
#  [2 5 8]]

"C"、"F" 以外に以下が指定できます。

• "K": ndarray に設定されているのと同じ順番
• "A": メモリ上に配置されているのと同じ順番

そもそもorder引数は何のために存在するのでしょうか。

order指定をできることで何かメリットが得られるケースがありましたら、教えていただきたいです。(例えばorder=Fとしたときに何か利点があるのか)

実用上、order を意識して使う機会はあまりないと思います。

numpy は計算部分は C 言語で書いたプログラムを使用することで高速化しています。C 言語の知識があると、型 (int32、int64、...)、order 引数、view といった概念を理解しやすくなると思います。例えば、numpy.lib.stride_tricks.as_strided のような関数を使うには、これらの知識が必須になります。

Comments

[yne]

numpyがわざわざ配列のオーダーを設定出来るようにしているのは、Fortranで書かれた外部ライブラリとの連携を考えてのことなのでしょうか？numpyだけで完結するプログラムならCオーダーのみで困るケースはないように思えました。

[tiitoi]

numpy バックエンドである BLAS や MLK で row-major や column-major を切り替えられるようになっているので、numpy のインタフェースとしても order で指定できるようになっていますが、普通の使い方をしていれば、この引数を使う機会というのはほぼないかと思います。

[yne]

ありがとうございます。納得しました。

Answer 2

参考１
参考２