Pythonにおけるargmin()の利用方法を現役エンジニアが解説【初心者向け】

Pythonにおけるargmin()の利用方法について、TechAcademyのメンター（現役エンジニア）が実際のコードを使用して、初心者向けに解説します。

Pythonについてそもそもよく分からないという方は、Pythonとは何なのか解説した記事を読むとさらに理解が深まります。

 

なお本記事は、TechAcademyのオンラインブートキャンプ、Python講座の内容をもとに紹介しています。

 

 

argmin()とは？

argmin()は配列の最小値のインデックスを取得するものです。

例えば、列や行からインデックスを取得します。

 

argmin()の使い方

argmin関数を利用するためには、NumPyをあらかじめローカル環境にインストールする必要があります。

Numpyがローカルに入っているか確認する方法は、

pip freeze | grep numpy

で、numpyのバージョンが表示されればインストール済みです。

 

もしインストールされていない場合、

pip install numpy

で、使える形にしましょう。

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argmin関数の具体的な使い方

以下、参考のコードです。

np.argmin(a, axis, out)

aはNumPyの配列として、最小のインデックスを求めたい配列を入れます。仮に、aの最小値が複数([-1, 1, -1, -1]など)ある場合、最小値が出現するインデックスが返ってきます。

axisは多次元配列である場合に、どの軸に対して最小のインデックスを求めるのかを指定するための引数です。そのため、多次元配列を一次元に変換した際にも、最小のインデックスを求める役割を果たします。

 

outは返されたインデックスの値を収納する配列です。これは、argminで返ってきた要素を別のNumPy配列に格納するための引数です。

この場合は、インデックスが数値型(多次元の場合はNumPy配列)とされ結果が返ってきます。

argmin()を利用してリストデータから最小のインデックス要素を求めてみよう

以下、argmin()を使用したコード例です。

import numpy as np
l1 = np.array([1, 2, 3, 4, 1])
print(np.argmin(l1))
# 0
l2 = np.array([[-1, 2, 5, 3, 8], [0, 1, 5, 7, -8], [10, 9, 4, 2, 6]])
print(np.argmin(l2))
# 9
print(np.argmin(l2, axis=1))
# [0 4 3]

１つ目の例では、最小値が1であるため、インデックス0と4が当てはまります。

しかし、argmin関数は最初に出現するインデックスを返すため、0が返ってくることになるでしょう。

２つ目の例では、多次元配列のaxisが指定されていないため、多次元配列が一次元に変換されます。

 

そのため、

l2 = np.array([-1, 2, 5, 3, 8, 0, 1, 5, 7, -8, 10, 9, 4, 2, 6])

として最小のインデックスが計算されます。したがって最小値が-8であるため、そのインデックスである9が返ってくるでしょう。

3つ目の例ではaxis=1と指定されており、配列を行方向に見て、最小のインデックスが計算されます。

つまり、１つ目の配列である、[-1, 2, 5, 3, 8]から0, [0, 1, 5, 7, -8]から4, [10, 9, 4, 2, 6]から3が計算されるため、返り値が上のようなNumPy配列になります。

配列の中から最小値を抽出する場合、argmin()を上手く利用していきましょう。

 

執筆してくれたメンター

菊田俊平（きくたしゅんぺい） AIリサーチャー・AIエンジニア。 大学での研究と、スタートアップ企業でAIの開発を行う。推薦システム、動画の分類API、データプロダクトの開発経験あり。

 

 

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