numpy argmaxの引数axisについて

np.argmaxの引数axisについて理解が出来ない部分があります

python
1import numpy as np
2
3x=np.array([30,20,10])
4print(np.argmax(x,axis=0))

実行結果
0

python
1import numpy as np
2
3x=np.array([[30,20,10],[40,50,60]])
4print(np.argmax(x,axis=0))

実行結果
[1 1 1]

axisの引数を省略した場合と、1を与えた場合の動きは理解出来たのですが
このように引数に0を与えた時の動きがどうなっているかがわからずじまいです...

わかる方いらしたら挙動について詳しくお願いします><

行動規範の内容に同意します

回答2件

ベストアンサー

2次元配列の場合、axis=0→列方向、axis=1→行方向となりますが、直感的には理解しずらいですね。
3次元以上を考える場合、以下が参考にはならないでしょうか？
NumPyでのaxis指定
ちなみにaxisを省略した場合はflatten＝1次元配列上での位置になります。

投稿2017/05/01 14:30

8524ba23

総合スコア38352

退会済みユーザー

2017/05/01 14:42

ありがとうございます！貼ってくださったサイトのお陰で理解する事が出来ました>< また機会があればお願いします！

行動規範の内容に同意します

質問に上げて頂いた２つ目のソースコードにおいて

配列xの値は

[[30 20 10]
 [40 50 60]]

となっております。
np.argmpax(data,axis=0) の場合は列毎に最大値の場所（インデックス値）を返しますので、
(30,40) (20,50) (10,60) のそれぞれの最大値の場所（Index）は (40),(50),(60)のIndex値、つまり
(1,1,1)
となります。

また、np.argmpax(data,axis=1) の場合は行毎に最大値の場所（インデックスの場所を返すので
(30,20,10) (40,50,60) のそれぞれの最大値の場所(Index)は (30),(60)のIndex値、つまり
(0,2)
となります。

また、axisを省略した場合は行列全体の最大値を、一次配列変換（flatten）した場合(Index値)で返すので
(30,20,10,40,50,60) の最大値(60)の場所(Index)
5
がリターン値となります。

最後に、一つ目のコードに関しては一次配列の為、単に
(30,20,10) の最大値の場所
0
が戻り値となります