[NumPyの使い方] 6. 0に最も近い要素のindexの求め方

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

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。

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

np.sum, np.std などの集約関数の１次元配列、２次元配列における使用法について説明する。

↑の集約関数を使って求める。
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()で求める。
0に最も近い値はデータをnp.abs()で絶対値にして、np.argmin()で最小値のインデックスを求めれば良い。

図の設定

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