Python numpy : argmax, argmin (최대값의 index, 최소값의 index)

 

 

 

numpy에서 제공하는 argmax, argmin method에 대해 알아봅시다.

 

argmax는 주어진 array에서 가장 큰 값을 찾아 그 값의 위치(index)를 return합니다.

argmin은 주어진 array에서 가장 작은 값을 찾아 그 값의 위치(index)를 return합니다.

 

argmax, argmin은 기본적으로 작동 방식이나 작동 형태는 동일합니다.

다만 주어진 array에서 가장 큰 값을 찾느냐, 가장 작은 값을 찾느냐 이 차이이죠.

 

 

Syntax

numpy.argmax(array, axis=0/1)
numpy.argmin(array, axis=0/1)

 

- array

argmax, argmin을 적용할 대상 array를 전달합니다.

 

- axis

optional한 옵션입니다. 전달하지 않아도 됩니다.

axis를 명시하지 않은 경우 array를 1차원 array로 평탄화시켜서(flatten) argmax, argmin을 적용합니다.

axis=0로 명시하면 각 열에 대해서 argmax, argmin을 적용하고 그 결과를 array로 return합니다.

axis=1로 명시하면 각 행에 대해서 argmax, argmin을 적용하고 그 결과를 array로 return합니다.

 

 

 

 

 

import numpy as np

arr_test = np.array([4, 2, 7, 9, 2])
print(np.argmax(arr_test))


-- Result
3

 

 

arr_test에는 총 5개의 element가 들어있는데 이 중 가장 큰 값은 9입니다.

9가 존재하는 index는 3번이죠.

따라서 argmax는 3을 return합니다.

 

 

 

 

 

import numpy as np

arr_test = np.array([4, 2, 7, 9, 2])
print(np.argmin(arr_test))


-- Result
1

 

이번엔 동일한 array에 대해 argmin을 사용해보았습니다.

arr_test에 존재하는 총 5개의 element 중 가장 작은 값은 2입니다.

arr_test에서는 2가 index = 1과 4 두 위치에 존재하는에 이렇게 두개가 존재하는 경우 더 빠른 위치의 index를 return합니다.

그래서 1이 return된 것을 볼 수 있습니다.

 

 

 

import numpy as np

arr_test = np.array([
    [4, 2, 7, 1, 2],
    [0, 2, 9, 5, 8]
])
print(np.argmax(arr_test))


-- Result
7

 

이번에는 2행 5열의 형태를 가진 2차원 array를 전달해보았습니다.

argmax에 axis 옵션을 명시하지 않았으므로 argmax는 주어진 array를 1행 n열의 형태로 평탄화시킨 후 array를 return합니다.

 

[4, 2, 7, 1, 2, 0, 2, 9, 5, 8]

이런식으로 하나의 긴 array로 만들어서 그 중 가장 큰 값의 위치를 찾는 것이죠.

가장 큰 값은 9이고 이 값의 index는 7입니다.

 

 

 

import numpy as np

arr_test = np.array([
    [4, 2, 7, 1, 2],
    [0, 2, 9, 5, 8],
    [9, 2, 1, 7, 4]
])
print(np.argmax(arr_test, axis=0))


-- Result
[2 0 1 2 1]

 

이번에는 axis=0으로 명시해보았습니다.

axis=0인 경우 각 열에 대해 argmax를 적용합니다.

 

위 코드를 보면

1열의 요소는 4, 0, 9입니다. 여기서 가장 큰 값은 9이고 세 번째에 존재하니 index = 2가 되죠.

2열의 요소는 2, 2, 2입니다. 여기서 가장 큰 값은 2이고 첫 번째, 두 번째, 세 번째 모두 2이므로 가장 빠른 위치인 index = 0을 return합니다.

3열의 요소는 7, 9, 1입니다. 여기서 가장 큰 값은 9이고 두 번째에 존재하니 index = 1이 됩니다.

4열의 요소는 1, 5, 7입니다. 여기서 가장 큰 값은 7이고 세 번째에 존재하니 index = 2이 됩니다.

5열의 요소는 2, 8, 4입니다. 여기서 가장 큰 값은 8이고 두 번째에 존재하니 index = 1이 됩니다.

 

여기서 return된 index를 하나의 array에 묶어봅시다.

[2, 0, 1, 2, 1]

그러면 위 코드의 결과와 동일합니다.

 

 

 

 

 

import numpy as np

arr_test = np.array([
    [4, 2, 7, 1, 2],
    [0, 2, 9, 5, 8],
    [9, 2, 1, 7, 4]
])
print(np.argmax(arr_test, axis=1))


-- Result
[2 2 0]

 

이번에는 axis=1로 지정하였습니다.

axis=1인 경우 각 행에 대해 argmax를 적용합니다.

 

위 코드를 보면

1행의 요소는 4, 2, 7, 1, 2입니다. 여기서 가장 큰 값은 7이고 세 번째에 존재하니 index = 2가 되죠.

2행의 요소는 0, 2, 9, 5, 8입니다. 여기서 가장 큰 값은 9이고 세 번째에 존재하니 index = 2가 되죠.

3행의 요소는 9, 2, 1, 7, 4입니다. 여기서 가장 큰 값은 9이고 첫 번째에 존재하니 index = 0가 되죠.

 

여기서 return된 index를 하나의 array에 묶어봅시다.

[2, 2, 0]

그러면 위 코드의 결과와 동일합니다.