データの最大, 最小, 0に最も近い値のindexを求める
コード
![](https://sabopy.com/wp/wp-content/uploads/2019/11/max_min_zero.jpg)
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
![](https://sabopy.com/wp/wp-content/uploads/2019/10/numpylogo-160x90.jpg)
[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。
軸ラベルの設定
凡例の設定
0に近い値の求め方の図
コード
![](https://sabopy.com/wp/wp-content/uploads/2019/11/zero.jpg)
参考
![](https://qiita-user-contents.imgix.net/https%3A%2F%2Fcdn.qiita.com%2Fassets%2Fpublic%2Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png?ixlib=rb-4.0.0&w=1200&mark64=aHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9UHl0aG9uJUUzJTgxJUFFJUUzJTgzJUFBJUUzJTgyJUI5JUUzJTgzJTg4JUU4JUE2JTgxJUU3JUI0JUEwJUUzJTgxJThCJUUzJTgyJTg5JUUzJTgxJTgyJUUzJTgyJThCJUU1JTgwJUE0JUUzJTgxJUE4JUU2JTlDJTgwJUUzJTgyJTgyJUU4JUJGJTkxJUUzJTgxJTg0JUU1JTgwJUE0JUUzJTgyJTkyJUU1JThGJTk2JUUzJTgyJThBJUU1JTg3JUJBJUUzJTgxJTk5JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmcz0zYWQ2ODY0MmRhNWU0ZWY3MWQxNGM3NWRiNzI5ZmViYQ&mark-x=142&mark-y=57&blend64=aHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBpY2NoaV9oJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz00OTRmNTZjZjk1NDBjYTNmNjMzZTcwNmNlYmM1NDljZg&blend-x=142&blend-y=486&blend-mode=normal&s=06d83e0882cc090fb7204f40c6366543)
Pythonのリスト要素からある値と最も近い値を取り出す - Qiita
Pythonでリスト内からある値と最も近い値を取り出す際に少し手間取ったのでメモ.失敗例ネット上でnumpyのsearchsorted関数を使う方法を見たが, この関数はリストに値を挿入する際の…
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