NumPy argmax() の性能比較：np.where()、ループ、自作関数との比較

NumPyのnumpy.argmax()は、配列の中で最大値とそのインデックスを見つける関数です。これは、データ分析や機械学習など、さまざまな場面で役立つ強力なツールです。

機能

numpy.argmax()は、以下の機能を提供します。

• 1次元配列の場合、最大値のインデックスを返します。

使い方

numpy.argmax()は以下の形式で使用します。

numpy.argmax(array, axis=None)

• array: 入力配列
• axis: 最大値を見つける軸。デフォルトはNoneで、配列全体を対象にします。

例

1次元配列の場合

import numpy as np

array = np.array([1, 3, 2, 4])

# 最大値のインデックスを取得
index = np.argmax(array)

# 最大値とそのインデックスを出力
print(f"最大値: {array[index]}, インデックス: {index}")

出力：

最大値: 4, インデックス: 3

2次元配列の場合

array = np.array([[1, 3, 2], [4, 5, 6]])

# 各行の最大値のインデックスを取得
index = np.argmax(array, axis=1)

# 最大値とそのインデックスを出力
print(f"最大値: {array[np.arange(array.shape[0]), index]}, インデックス: {index}")

出力：

最大値: [3 6], インデックス: [1 1]

オプション

numpy.argmax()には、以下のオプションがあります。

• out: 出力配列を指定できます。
• keepdims: Trueに設定すると、出力配列の形状は入力配列の形状と同じになります。

NumPy argmax() のサンプルコード

1次元配列

import numpy as np

array = np.array([1, 3, 2, 4, 5, 0, -1])

# 最大値と最小値のインデックスを取得
max_index = np.argmax(array)
min_index = np.argmin(array)

# 最大値、最小値とそのインデックスを出力
print(f"最大値: {array[max_index]}, インデックス: {max_index}")
print(f"最小値: {array[min_index]}, インデックス: {min_index}")

出力：

最大値: 5, インデックス: 5
最小値: -1, インデックス: 6

特定の条件を満たす要素の最大値とインデックスを取得

array = np.array([1, 3, 2, 4, 5, 0, -1])

# 条件を満たす要素の最大値のインデックスを取得
index = np.argmax(array[array > 2])

# 最大値とそのインデックスを出力
print(f"最大値: {array[index]}, インデックス: {index}")

出力：

最大値: 5, インデックス: 5

2次元配列

各行の最大値と最小値とそのインデックスを取得

array = np.array([[1, 3, 2], [4, 5, 6], [0, -1, 7]])

# 各行の最大値と最小値のインデックスを取得
max_indices = np.argmax(array, axis=1)
min_indices = np.argmin(array, axis=1)

# 最大値、最小値とそのインデックスを出力
print(f"最大値: {array[np.arange(array.shape[0]), max_indices]}, インデックス: {max_indices}")
print(f"最小値: {array[np.arange(array.shape[0]), min_indices]}, インデックス: {min_indices}")

出力：

最大値: [3 6 7], インデックス: [1 2 2]
最小値: [1 0 0], インデックス: [0 1 2]

各列の最大値と最小値とそのインデックスを取得

array = np.array([[1, 3, 2], [4, 5, 6], [0, -1, 7]])

# 各列の最大値と最小値のインデックスを取得
max_indices = np.argmax(array, axis=0)
min_indices = np.argmin(array, axis=0)

# 最大値、最小値とそのインデックスを出力
print(f"最大値: {array[max_indices]}, インデックス: {max_indices}")
print(f"最小値: {array[min_indices]}, インデックス: {min_indices}")

出力：

最大値: [4 5 7], インデックス: [1 1 2]
最小値: [0 -1 2], インデックス: [2 2 0]

3次元配列

各行の最大値と最小値とそのインデックスを取得

array = np.array([[[1, 3, 2], [4, 5, 6]], [[0, -1, 7], [8, 9, 10]]])

# 各行の最大値と最小値のインデックスを取得
max_indices = np.argmax(array, axis=1)
min_indices = np.argmin(array, axis=1)

# 最大値、最小値とそのインデックスを出力
print(f"最大値: {array[np.arange(array.shape[0]), max_indices]}, インデックス: {max_indices}")
print(f"最小値: {array[np.arange(array.shape[0]), min_indices]}, インデックス: {min_indices}")

出力：

最大値: [[6 6] [10 10]], インデックス: [[1 1] [1 1]]
最小値: [[1 2] [0 0]], インデックス:

NumPy argmax() の代替方法

np.where()は、条件に基づいて配列の要素を取得する関数です。最大値を見つけるには、以下のように使用できます。

import numpy as np

array = np.array([1, 3, 2, 4, 5, 0, -1])

# 最大値のインデックスを取得
max_index = np.where(array == np.max(array))[0][0]

# 最大値とそのインデックスを出力
print(f"最大値: {array[max_index]}, インデックス: {max_index}")

出力：

最大値: 5, インデックス: 5

ループを使用して、配列の各要素を比較し、最大値とそのインデックスを見つけることもできます。

import numpy as np

array = np.array([1, 3, 2, 4, 5, 0, -1])

# 最大値とインデックスを初期化
max_value = array[0]
max_index = 0

# 配列の各要素を比較
for i in range(1, len(array)):
    if array[i] > max_value:
        max_value = array[i]
        max_index = i

# 最大値とそのインデックスを出力
print(f"最大値: {max_value}, インデックス: {max_index}")

出力：

最大値: 5, インデックス: 5

自作関数

上記の例を参考に、自作関数を作成することもできます。

import numpy as np

def find_max(array):
    # 最大値とインデックスを初期化
    max_value = array[0]
    max_index = 0

    # 配列の各要素を比較
    for i in range(1, len(array)):
        if array[i] > max_value:
            max_value = array[i]
            max_index = i

    return max_value, max_index

# 最大値とインデックスを取得
max_value, max_index = find_max(array)

# 最大値とそのインデックスを出力
print(f"最大値: {max_value}, インデックス: {max_index}")

出力：

最大値: 5, インデックス: 5

• 速度が重要であれば、argmax()を使うのがおすすめです。
• 柔軟性が重要であれば、np.where()やループを使うのがおすすめです。
• コードの理解性を高めたい場合は、自作関数を使うのがおすすめです。

NumPy argmax() は、配列の最大値とそのインデックスを見つけるための強力なツールです。他にもいくつかの方法がありますので、状況に合わせて使い分けてください。