[NumPy] 배열의 최솟값 인덱스 찾기: np.argmin() 사용 및 설명

소개

  np.argmin(a, axis=None, out=None, keepdims=False)는 배열 a에서 가장 작은 값의 인덱스를 반환하는 함수입니다. 배열의 전체에서 최솟값의 인덱스를 찾거나, 특정 축(axis)을 기준으로 최솟값의 인덱스를 계산할 수 있습니다. 데이터 분석, 최적화 작업, 머신러닝 등에서 자주 사용됩니다.

 

기본 사용법

import numpy as np

# 1차원 배열에서 최솟값의 인덱스 찾기
array1 = np.array([1, 3, 2, 0, 4])
min_idx_array1 = np.argmin(array1)

# 2차원 배열에서 축(axis)별 최솟값의 인덱스 찾기
array2d = np.array([[1, 2], [3, 0], [5, 6]])
min_idx_axis0 = np.argmin(array2d, axis=0)  # 열 기준 인덱스
min_idx_axis1 = np.argmin(array2d, axis=1)  # 행 기준 인덱스

print("1D 배열의 최솟값 인덱스:", min_idx_array1)
print("2D 배열의 열별 최솟값 인덱스:", min_idx_axis0)
print("2D 배열의 행별 최솟값 인덱스:", min_idx_axis1)

상세 설명

• a: 최솟값의 인덱스를 찾을 배열입니다. 다차원 배열도 허용되며, 전체 또는 특정 축을 따라 최솟값의 인덱스를 계산합니다.
  
  • 예시: np.argmin([1, 3, 2, 0, 4])는 최솟값 0의 인덱스인 3을 반환합니다.
• axis (선택사항): 배열에서 최솟값의 인덱스를 구할 축을 지정합니다. axis=0은 열을 기준으로, axis=1은 행을 기준으로 최솟값의 인덱스를 계산합니다.
  
  • 예시: np.argmin(array2d, axis=0)은 각 열의 최솟값의 인덱스를 계산하여 [0, 1]을 반환합니다.
• out (선택사항): 결과를 저장할 배열을 지정할 수 있습니다. 입력 배열과 크기가 같아야 하며, 메모리 절약을 위해 유용합니다.
• keepdims (선택사항): True로 설정하면 축을 따라 계산한 후에도 결과 배열의 차원을 유지합니다. 기본값은 False입니다.
• 활용
  
  • 최적화 작업: 배열 내에서 최솟값의 위치를 찾아 특정 조건에 맞는 최적의 요소를 선택할 수 있습니다.
  • 머신러닝 및 분류 작업: 다차원 배열에서 최솟값의 위치를 찾아 다양한 데이터 분석 작업에서 사용할 수 있습니다.

 

라이센스

  NumPy는 BSD-3-Clause 라이센스를 따릅니다. 자유롭게 사용, 수정, 배포할 수 있으며 상업적 목적으로도 사용할 수 있습니다. 라이센스와 저작권 정보는 NumPy의 공식 GitHub 리포지토리에서 확인할 수 있습니다.

 

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