Python numpy : argmax, argmin (array에서 가장 큰 값의 index return, array에서 가장 작은 값의 index return)

 

 

 

numpy의 argmax는 주어진 array에서 가장 큰 값을 찾고 이 값의 index를 return합니다.

 

 

import numpy as np

arr_test = np.array([2, 3, 1, 6, 3, 8, 2, 6])

index_of_max_value = np.argmax(arr_test)
print(index_of_max_value)


-- Result
5

arr_test에 있는 요소 중 가장 큰 값은 8입니다.

arr_test에서 8이라는 값에 대한 index는 5입니다.

따라서 argmax는 5를 return합니다.

 

 

 

 

 

 

import numpy as np

arr_test = np.array([2, 3, 1, 6, 3, 8, 2, 6])

index_of_min_value = np.argmin(arr_test)
print(index_of_min_value)


-- Result
2

arr_test에 있는 요소 중 가장 작은 값은 1입니다.

arr_test에서 1이라는 값에 대한 index는 2입니다.

따라서 armin은 2를 return합니다.

 

 

 

 

import numpy as np

arr_test = np.array([2, 1, 3, 1, 6, 8, 3, 8, 2, 6])

index_of_max_value = np.argmax(arr_test)
print(index_of_max_value)


-- Result
5

위 예시는 arr_test의 값들을 좀 바꿔봤습니다.

보면 arr_test에서 가장 큰 값은 8이지만 8이 2개 존재하죠.

index = 5 위치에 8이 존재하고

index = 7 위치에도 8이 존재합니다.

 

이 경우에 argmax를 적용하면 더 왼쪽에 있는(= 더 앞쪽에 있는, index가 더 낮은) 8의 index를 return합니다.

 

 

 

 

 

 

 

import numpy as np

arr_test = np.array([2, 1, 3, 1, 6, 8, 3, 8, 2, 6])

index_of_min_value = np.argmin(arr_test)
print(index_of_min_value)


-- Result
1

위 예시도 마찬가지로 arr_test의 값들을 좀 바꿔봤습니다.

보면 arr_test에서 가장 작은 값은 1이지만 1이 2개 존재하죠.

index = 1 위치에 1이 존재하고

index = 3 위치에도 1이 존재합니다.

 

이 경우에 argmin을 적용하면 더 왼쪽에 있는(= 더 앞쪽에 있는, index가 더 낮은) 1의 index를 return합니다.

 

 

 

 

 

import numpy as np

list_test = [2, 1, 3, 1, 6, 8, 3, 8, 2, 6]

index_of_max_value = np.argmax(list_test)
print(index_of_max_value)

index_of_min_value = np.argmin(list_test)
print(index_of_min_value)


-- Result
5
1

argmax, argmin은 array 뿐만 아니라 list에도 적용할 수 있습니다.