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】
初心者向けにPythonにおけるargmin()の利用方法について現役エンジニアが解説しています。argmin関数は最小値のインデックスを取得する関数で、配列の要素の中で一番最小の値のインデックスを取得することができます。マイナスの数値の場合や同じ数値だった場合にどうなるか見てみましょう。
テックアカデミーマガジンは受講者数No.1のプログラミングスクール「テックアカデミー」が運営。初心者向けにプロが解説した記事を公開中。現役エンジニアの方はこちらをご覧ください。 ※ アンケートモニター提供元：GMOリサーチ株式会社 調査期間：2021年8月12日～8月16日 調査対象：2020年8月以降にプログラミングスクールを受講した18～80歳の男女1,000名 調査手法：インターネット調査
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。
今回は、Pythonに関する内容だね！
どういう内容でしょうか？
Pythonにおけるargmin()の利用方法について詳しく説明していくね！
お願いします！
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。
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。
コスパとタイパ、両方結果的に良くなる良くなる学び方とは？
「スクールは高いし時間も縛られて効率が悪い」と考える方は多いと思います。
もちろん、時間も費用もかかることは間違いありません。
ただ
結果的に無駄な学びにお金も時間もかける方がリスクが高いという考えもあります。
コスパ・タイパ最適化の参考として、
テックアカデミー卒業生がスクールを選んだ理由
をご紹介します。
- ・困ったときに、質問や相談できる相手がいるため挫折しなかった
- ・プロとして必要なスキルのみを深く学べたので無駄がなかった
- ・副業案件の提供と納品までのサポートがあったので目的を達成できた
安価・短期間で広く浅く学んでも意味がありません。
本当に自分の目的が達成できるか、それが重要です。
自分にどのスキルや学び方が合っているか、どんな学習方法かなど、お気軽に
無料相談
に参加してみませんか？
カウンセラー・現役のプロへ、何でも気軽に無料相談可能。
30分か60分お好きな時間が選べて、かつ3回まで
すべて無料で
ご利用できます。
無理な勧誘は一切ない
ので、お気軽にご参加ください。
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。 |
Pythonにおけるargmin()の使い方がよくわかりました！
これからも分からないことがあったら質問してね！
分かりました。ありがとうございます！
TechAcademyでは、初心者でも、Pythonを使った人工知能（AI）や機械学習の基礎を習得できる、オンラインブートキャンプを開催しています。
また、現役エンジニアから学べる無料体験も実施しているので、ぜひ参加してみてください。
プログラミングを独学で学習していて、このように感じた経験はないでしょうか？
- ・調べてもほしい情報が見つからない
- ・独学のスキルが実際の業務で通用するのか不安
- ・目標への学習プランがわからず、迷子になりそう
テックアカデミーでは、このような
学習に不安を抱えている方へ、マンツーマンで相談できる機会を無料で提供
しています。
30分間、オンラインでどんなことでも質問し放題です。
「受けてよかった」と感じていただけるよう
カウンセラーやエンジニア・デザイナー
があなたの相談に真摯に向き合います。
「自分に合っているか診断してほしい」
「漠然としているが話を聞いてみたい」
こんなささいな悩みでも大丈夫です。
無理な勧誘は一切ありません
ので、まずはお気軽にご参加ください。
※体験用のカリキュラムも無料で配布いたします。（1週間限定）
