NumPyのargmax関数は、配列の中の最大値の要素を持つインデックスを返す関数です。この関数は、1次元配列だけでなく、多次元配列にも対応しています。
基本的な使い方
1次元配列の場合、argmax関数を使用して最大値のインデックスを簡単に取得することができます。
import numpy as np
# 1次元配列の作成
a = np.array([1, 3, 7, 1, 2, 6])
# 最大値のインデックスを取得
index = a.argmax()
print(index) # 出力: 2
この例では、配列aの中で最大値7を持つインデックス2が出力されます。
多次元配列の場合
多次元配列の場合、axisパラメータを指定することで、各行または各列の最大値のインデックスを取得することができます。
import numpy as np
# 2次元配列の作成
a = np.array([[1, 3, 7], [1, 2, 6]])
# 各行の最大値のインデックスを取得
row_max_index = a.argmax(axis=1)
# 各列の最大値のインデックスを取得
col_max_index = a.argmax(axis=0)
print(row_max_index) # 出力: [2, 2]
print(col_max_index) # 出力: [0, 0, 0]
この例では、axis=1を指定することで各行の最大値のインデックスを、axis=0を指定することで各列の最大値のインデックスを取得しています。
以上がNumPyのargmax関数の基本的な使い方です。データ分析などで最大値の位置を知りたい場合には、ぜひこの関数を活用してみてください。.