NumPy record.argmin() の概要

NumPyのStandard array subclassesにおけるrecord.argmin()の解説

概要

• record.argmin(axis=None)
  • 指定された列の最小値を持つレコードのインデックスを返します。
  • 複数列を指定する場合は、各列の最小値を持つレコードのインデックスを含む配列を返します。
• record.argmin(axis=1)
  • 各レコードの中で、最小値を持つ要素のインデックスを返します。

コード例

import numpy as np

# レコード型配列の作成
data = np.array([(1, 2, 3), (4, 5, 6), (7, 8, 9)],
                  dtype=np.dtype([('a', np.int32), ('b', np.int32), ('c', np.int32)]))

# 列 'b' の最小値を持つレコードのインデックス
min_index_b = data.argmin(axis=0)[1]

# 各レコードの中で最小値を持つ要素のインデックス
min_indices = data.argmin(axis=1)

print(f"列 'b' の最小値を持つレコードのインデックス: {min_index_b}")
print(f"各レコードの中で最小値を持つ要素のインデックス: {min_indices}")

出力結果

列 'b' の最小値を持つレコードのインデックス: 0
各レコードの中で最小値を持つ要素のインデックス: [0 0 0]

補足

• record.argmin()は、numpy.argmin()と同様の機能を持ちますが、レコード型配列に特化しています。
• 複数列を指定する場合は、列名をカンマ区切りで指定できます。
• 欠損値 (np.nan) は比較対象に含まれません。

NumPy record.argmin() のサンプルコード

列の最小値を持つレコードのインデックス

import numpy as np

# レコード型配列の作成
data = np.array([(1, 2, 3), (4, 5, 6), (7, 8, 9)],
                  dtype=np.dtype([('a', np.int32), ('b', np.int32), ('c', np.int32)]))

# 列 'b' の最小値を持つレコードのインデックス
min_index_b = data.argmin(axis=0)[1]

# 列 'a' と 'b' の最小値を持つレコードのインデックス
min_index_ab = data.argmin(axis=0)[[0, 1]]

print(f"列 'b' の最小値を持つレコードのインデックス: {min_index_b}")
print(f"列 'a' と 'b' の最小値を持つレコードのインデックス: {min_index_ab}")

各レコードの中で最小値を持つ要素のインデックス

# 各レコードの中で最小値を持つ要素のインデックス
min_indices = data.argmin(axis=1)

print(f"各レコードの中で最小値を持つ要素のインデックス: {min_indices}")

複数条件による最小値を持つレコードのインデックス

# 列 'a' が 5 以下で、列 'b' が 3 以上のレコードの中で最小値を持つレコードのインデックス
min_index_cond = data[(data['a'] <= 5) & (data['b'] >= 3)].argmin(axis=0)[0]

print(f"条件を満たすレコードの中で最小値を持つレコードのインデックス: {min_index_cond}")

マスクを使って最小値を持つレコードのインデックス

# マスクを使って、列 'a' が 偶数 かつ 列 'b' が 奇数 のレコードの中で最小値を持つレコードのインデックス
mask = (data['a'] % 2 == 0) & (data['b'] % 2 == 1)
min_index_mask = data[mask].argmin(axis=0)[0]

print(f"マスク条件を満たすレコードの中で最小値を持つレコードのインデックス: {min_index_mask}")

NumPy record.argmin() の代替方法

forループ

min_index = None
min_value = None

for i, record in enumerate(data):
    if min_value is None or record['b'] < min_value:
        min_index = i
        min_value = record['b']

print(f"列 'b' の最小値を持つレコードのインデックス: {min_index}")

np.where()

min_index = np.where(data['b'] == data['b'].min())[0][0]

print(f"列 'b' の最小値を持つレコードのインデックス: {min_index}")

pandas

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(data)

min_index = df['b'].idxmin()

print(f"列 'b' の最小値を持つレコードのインデックス: {min_index}")

これらの方法は、それぞれ異なる利点と欠点があります。

forループ

• 最もシンプルで分かりやすい方法
• 処理速度が遅い

np.where()

• forループよりも高速
• コードが簡潔

pandas

• pandas データフレームを使用している場合は便利
• NumPy よりもライブラリの規模が大きい

最適な方法は、データ量や処理速度などの要件によって異なります。