[NumPyの使い方] 6. 0に最も近い要素のindexの求め方

はじめに
データの最大, 最小, 0に最も近い値のindexを求める
1. コード
解説
0に近い値の求め方の図
1. コード
参考

はじめに

この記事では、NumPyライブラリを使って配列内の最大値・最小値のインデックスを取得する方法や、0に最も近い値を効率的に見つける方法について解説します。データ分析や科学計算に役立つ重要なテクニックです。

データの最大, 最小, 0に最も近い値のindexを求める

コード

解説

モジュールのインポート

データの生成

np.random.randn(200) で標準正規分布に従う乱数を200個もつ配列を生成します。

最大、最小、ゼロのindexの求め方

[NumPy] 5. np.sum, np.std などの集約関数の１次元、２次元配列における使用法

NumPyの集約関数np.sum、np.stdなどの１次元および２次元配列における使用方法を解説。axis（軸）パラメータの使い方や集計の動作原理、実践的なコード例を含む初心者向けガイド。

上記の集約関数を活用して効率的に求めることができます。

配列内の最小値のインデックスは np.argmin()、最大値のインデックスは np.argmax() で取得できます。

0に最も近い値を見つけるには、まず np.abs() でデータを絶対値に変換し、その後 np.argmin() で最小値のインデックスを求めるだけです。

図の設定

ax.plot(x,y)で全データを折れ線でプロットします。
ax.plot(x[y_max_idx],y[y_max_idx],’ro’, label=’max’)でxとyの最大値の位置を’ro’（赤丸）でピンポイントでプロットします。凡例に表示するために、labelを’max’に設定します。
最小値は’go’（緑丸）、0に最も近い値は’mo’（マゼンタ丸）で表示します。