[NumPyの使い方] 6. データの最大, 最小, 0に最も近い値のindex

NumPy

データの最大, 最小, 0に最も近い値のindexを求める

コード

でできる図。

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

404 NOT FOUND – サボテンパイソン
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↑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

参考

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(

Pythonデータサイエンスハンドブック ―Jupyter、NumPy、pandas、Matplotlib、scikit-learnを使ったデータ分析、機械学習

NumPypython
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