NumpyのCommon Lisp実装Numclがあるらしい

Pythonの（といいつつCで速度を稼いでいる）Numpyという数値計算用のライブラリがあり、広く使われているのは誰もが知るところだと思う。実際には、WebエンジニアからはPandasといったフレームワークを被せて使うことが多い。

そんな中、NumpyのCommon Lisp実装があることを知った。その名もNumcl。

numcl.github.io

READMEなどを読む限り、Numclは以下のような方針で実装されているようだ:

可能な限りNumpyのAPIを模倣する。ところどころよりLispyな方法を使う。
Portabilityを重視して、Numpyのように新たなデータ構造は導入せず、Common Lisp標準のarrayを使う。（Common Lispは、デフォルトで多次元配列をサポートしている）
可能な限りCommon Lispの既存の関数を拡張するような名前を使う。将来的に標準関数を置き換えることもできるようにするため。

ネイティブなCommon Lisp上で実装されているのが面白いけれど、Common Lispは意外と速い（失礼）ので、それでもかまわないようだ。

実際に遊ぶ

installation

いつも通り、Numclはquicklispからインストールできる:

(ql:quickload :numcl)

numclは大きめのヒープを要求するので、処理系をあらかじめ設定しておく必要があるかもしれない。Roswellを使っている場合は以下のコマンドをシェルで実行すればよい:

$ ros config set dynamic-space-size 4gb

これで4GBのヒープが利用可能になる。

使う

NumpyのAPIに準拠しているので、当然といえば当然だがNumpyと同じような動作をする。

(defpackage :numcl-exercise (:use :cl))
(in-package :numcl-exercise)

;; numpy同様にarangeを使うことができる
(defparameter arr (numcl:arange 100))
;; => #(0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
;; 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54
;; 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80
;; 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99)

;; numpy同様にスカラー演算を行うことができる
;; ただし、演算子の名前空間はnumclのもとにある
(defparameter arr2 (numcl:+ arr 1))
;; => #(1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29
;;   30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55
;;   56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81
;;   82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100)

;; numpy同様に配列同士の演算を行うことができる
(defparameter arr3 (numcl:* arr arr))
;; => #(0 1 4 9 16 25 36 49 64 81 100 121 144 169 196 225 256 289 324 361 400 441 484
;;   529 576 625 676 729 784 841 900 961 1024 1089 1156 1225 1296 1369 1444 1521
;;   1600 1681 1764 1849 1936 2025 2116 2209 2304 2401 2500 2601 2704 2809 2916
;;   3025 3136 3249 3364 3481 3600 3721 3844 3969 4096 4225 4356 4489 4624 4761
;;   4900 5041 5184 5329 5476 5625 5776 5929 6084 6241 6400 6561 6724 6889 7056
;;   7225 7396 7569 7744 7921 8100 8281 8464 8649 8836 9025 9216 9409 9604 9801)

;; numpyでおなじみの操作が用意されている
(defparameter arr4 (numcl:reshape arr '(9 9)))
;; => #2A((0 1 2 3 4 5 6 7 8)
;;     (9 10 11 12 13 14 15 16 17)
;;     (18 19 20 21 22 23 24 25 26)
;;     (27 28 29 30 31 32 33 34 35)
;;     (36 37 38 39 40 41 42 43 44)
;;     (45 46 47 48 49 50 51 52 53)
;;     (54 55 56 57 58 59 60 61 62)
;;     (63 64 65 66 67 68 69 70 71)
;;     (72 73 74 75 76 77 78 79 80))

;; numpyにおけるrange accessはarefを使う
;; 行が最初に指定される
(numcl:aref arr4 4) ;; => #(36 37 38 39 40 41 42 43 44)
(numcl:aref arr4 '(4 6)) ;; => #2A((36 37 38 39 40 41 42 43 44) (45 46 47 48 49 50 51 52 53))
;; 全て指定するにはtを使う
(numcl:aref arr4 t 3) ;; #(3 12 21 30 39 48 57 66 75)

;; transposeもある
(numcl:transpose arr4)

;; 行列積(matrix multiply)
(numcl:matmul arr4 (numcl:transpose arr4))

;; 平方根
(numcl:sqrt arr4)