Pythonでargmax関数を使う方法【初心者向け】

初心者向けにPythonでargmaxを使う方法について解説しています。配列内で一番大きい要素のインデックスを返すことができます。まずは正しいインデックスの見かたを確認し、次にargmaxの基本の構文と実例を見てみましょう。

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Pythonでargmaxを使う方法について解説します。

Pythonについてそもそもよく分からないという方は、Pythonとは何なのか解説した記事をまずご覧ください。

 

なお本記事は、TechAcademyのPythonオンライン講座の内容をもとにしています。

 

田島悠介

今回は、Pythonに関する内容だね!

大石ゆかり

どういう内容でしょうか?

田島悠介

argmaxの使い方について詳しく説明していくね!

大石ゆかり

お願いします!

 

argmaxとは

argmaxとは、配列で、一番大きい要素の「インデックス(順番)」を返す関数です。Python の NumPy というライブラリの関数です。ちなみにargmaxとは「argument of the maximum」の略です。

配列には次元があります。次元とは配列の深さという意味で、[ ]を使って表します。例えば「array」という変数に、それぞれ以下の配列が入っているとします。値「12」を指定するインデックスの使い方は、それぞれ以下のようになります。

 次元 配列 インデックス
1次元
[8, 4, 1, 7, 2, 12, 6, 11, 3, 5, 9, 10]
 list[5]
2次元
[[8, 4, 1, 7, 2, 12],

 [6, 11, 3, 5, 9, 10]]
list[0,  5]
3次元
[

 [[8, 4, 1], [7, 2, 12]],

 [[6, 11, 3], [5, 9, 10]]

]
list[0, 1, 2]

 

argmaxの書き方

argmaxの書き方は以下の通りです。

np.argmax(array, axis = None, out = None)

npはnumpyのことです。axisとoutは省略可能です。axisには次元を指定します。outはあまり使う機会がありません。詳細は公式ドキュメントを参考にしてください。

https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.14.0/reference/generated/numpy.argmax.html

 

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実際に書いてみよう

今回のサンプルプログラムでは、先程の配列を例に、axisを指定しない場合、指定した場合について、argmax関数の実行結果を確認していきます。

まずは、argmaxを使う前に、先程と同様に、値「12」を指定するインデックスの使い方を確認しましょう。

import numpy as np

# 1次元
array1 = np.array([8, 4, 1, 7, 2, 12, 6, 11, 3, 5, 9, 10])
# 2次元
array2 = np.array([[8, 4, 1, 7, 2, 12],[6, 11, 3, 5, 9, 10]])
# 3次元
array3 = np.array([[[8, 4, 1], [7, 2, 12]],[[6, 11, 3], [5, 9, 10]]])

print(array1[5])
print(array2[0,5])
print(array3[0,1,2])

実行結果は以下のようになります。

12
12
12

 

次に、axisを指定しないargmax関数の実行結果を確認します。上記のプログラムに続けて入力してください。

print(np.argmax(array1))
print(np.argmax(array2))
print(np.argmax(array3))

実行結果は以下のようになります。

5
5
5

axisを指定しない場合、一番大きい要素のインデックスを、次元に関係なく先頭から数えた順で返します。

 

次にaxisを指定した場合を見てみましょう。

print(np.argmax(array1, 0)) #0は1次元目を表す
print(np.argmax(array2, 1)) #1は2次元目を表す
print(np.argmax(array3, 2)) #2は3次元目を表す

実行結果は以下のようになります。axisを指定すると、それぞれの次元毎に、一番大きい要素のインデックスを返します。

例えば array3 の場合、3次元目は [8, 4, 1] と [7, 2, 12] と  [6, 11, 3] と [5, 9, 10] の4つのグループに分かれています。よって、結果も4つの値が返ります。

5
[5 1]
[[0 2] [1 2]]

 

最後に応用問題です。

print(np.argmax(array2, 0)) #2次元の配列に対し、axis=0で評価する

実行結果は以下のようになります。

[0 1 1 0 1 0]

2次元の配列に対してaxis=0を指定しているので、1次元目から見た、串刺しで評価されます。

 0   1  1  0  1   0 
 ↓   ↓  ↓  ↓  ↓   ↓
[8,  4, 1, 7, 2, 12]
[6, 11, 3, 5, 9, 10]
この記事を監修してくれた方

太田和樹(おおたかずき)
ITベンチャー企業のPM兼エンジニア

普段は主に、Web系アプリケーション開発のプロジェクトマネージャーとプログラミング講師を行っている。守備範囲はフロントエンド、モバイル、サーバサイド、データサイエンティストと幅広い。その幅広い知見を生かして、複数の領域を組み合わせた新しい提案をするのが得意。

開発実績:画像認識技術を活用した駐車場混雑状況把握(実証実験)、音声認識を活用したヘルプデスク支援システム、Pepperを遠隔操作するアプリの開発、大規模基幹系システムの開発・導入マネジメント

地方在住。仕事のほとんどをリモートオフィスで行う。通勤で消耗する代わりに趣味のDIYや家庭菜園、家族との時間を楽しんでいる。

 

大石ゆかり

内容分かりやすくて良かったです!

田島悠介

ゆかりちゃんも分からないことがあったら質問してね!

大石ゆかり

分かりました。ありがとうございます!

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