[Numpy] 파이썬 최대값, 최소값 위치 반환 np.argmax, np.argmin

파이썬 넘파이 argmax, argmin 함수

안녕하세요. 이번 포스팅에서는 파이썬 넘파이 라이브러리에서 제공하는

최대값, 최소값의 위치 인덱스를 반환하는 함수인

np.argmax와 np.argmin 함수에 대해서 간략하게 다루어보도록 하겠습니다.

 

np.argmax / np.argmin 함수 기본 사용법

np.argmax 함수는 함수 내에 array와 비슷한 형태(리스트 등 포함)의

input을 넣어주면 가장 큰 원소의 인덱스를 반환하는 형식입니다.

다만, 가장 큰 원소가 여러개 있는 경우 가장 앞의 인덱스를 반환합니다.

아래는 리스트 자료형을 예시로 np.argmax를 사용하는 예시입니다.

import numpy as np

a = [3, 2, 5, 4, 5]

np.argmax(a) # 2 출력

인덱스는 0번부터 시작함을 항상 유의해주세요.

위의 예시는 2, 4번 인덱스가 모두 5로 가장 크지만,

2번 인덱스가 더 앞에 등장하여 2라는 값을 반환합니다.

 

numpy array 자료형을 대상으로는 a.argmax()처럼 사용하는 것도 가능합니다.

# array 자료형
a = np.array([1.5, 2.7, 4.3, 2.2])

# 둘다 가능(2 반환)
np.argmax(a)
a.argmax()

위의 예시처럼 실수 자료형에도 마찬가지로 함수를 적용할 수 있습니다.

a.argmax()로 사용하는 경우에도 아래에서 설명할 axis 적용이 가능하오니

참고하시면 좋을 듯 합니다.

 

np.argmin 함수의 사용 방법은 np.argmax 함수와 완전히 동일하기에

추가적인 설명은 생략하도록 하겠습니다. 최소값의 인덱스 위치를 반환합니다.

반응형

np.argmax / np.argmin 2차원 배열 예제 : axis 설정

2차원 이상의 배열에서도 np.argmax나 np.argmin 함수를 적용할 수 있습니다.

기본 원리는 아래 그림처럼 요약이 가능합니다.

axis를 지정하지 않은 경우(axis = None), 모든 원소를 순서대로 1차원 array에

편 상태를 가정하고, argmax를 적용한 결과를 반환합니다.

 

반면, axis를 1로 설정(axis = 1)한 경우는 각 가로축 원소들끼리의 비교에서

최대값의 위치들을 순서대로 배열로 모아 반환한 결과를 보여주게 됩니다.

 

axis를 0으로 지정한 경우(axis = 0)일 때는 유사한 원리로 세로축 원소들끼리 비교하여

각 세로축 내부에서 argmax를 각각 적용한 결과를 나타냅니다.

 

실제 코드 예시는 다음과 같습니다.

# 2차원 array 예시
b = np.array([[4, 3, 2], [8, 5, 9], [7, 6, 1]])

np.argmax(b) # 5
np.argmax(b, axis = 1) # array([0, 2, 0])
np.argmax(b, axis = 0) # array([1, 2, 1])

np.array자료형인 경우 위의 예시와 마찬가지로 b.argmax꼴로 사용하는 것이

가능하며, axis를 -1로 시작하여 뒤쪽 축부터 인덱싱하는 것도 가능합니다.

2차원의 경우는 axis = -1은 1번축, axis = -2는 0번축을 나타내게 됩니다.

b = np.array([[4, 3, 2], [8, 5, 9], [7, 6, 1]])

# 뒤쪽 축부터 인덱싱
b.argmax(axis = -1) # array([0, 2, 0])
b.argmax(axis = -2) # array([1, 2, 1])

argmin 함수의 경우도 마찬가지로 axis 설정의 원리를 적용할 수 있습니다.