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import numpy as np score = np.array([65, 92, 78, 88, 95, 72]) # 1. 최댓값이 있는 위치(인덱스) 찾기 max_idx = np.(score) print(f"최고 점수의 인덱스: {max_idx}") # 2. 최솟값이 있는 위치(인덱스) 찾기 min_idx = np.(score) print(f"최저 점수의 인덱스: {min_idx}")

np.argmax()와 np.argmin()

이 함수들은 최대값/최소값의 위치(인덱스)를 반환합니다.

max/min vs argmax/argmin

함수	반환값	예시 결과
`np.max()`	최대값	`95`
`np.argmax()`	최대값의 인덱스	`4`
`np.min()`	최소값	`65`
`np.argmin()`	최소값의 인덱스	`0`

동작 과정

score = np.array([65, 92, 78, 88, 95, 72])
#  인덱스:         0   1   2   3   4   5

함수	설명	결과
`np.argmax(score)`	95가 있는 위치	`4`
`np.argmin(score)`	65가 있는 위치	`0`

"arg"의 의미

arg는 argument(인자, 인덱스)의 줄임말입니다.

argmax = argument of maximum = 최대값의 위치
argmin = argument of minimum = 최소값의 위치

실전 활용

score = np.array([65, 92, 78, 88, 95, 72])
names = ['김철수', '이영희', '박민수', '최지은', '정하늘', '한서준']

# 1등 학생 찾기
best_idx = np.argmax(score)
print(f"1등: {names[best_idx]} ({score[best_idx]}점)")
# 결과: 1등: 정하늘 (95점)

💡 기억법: "arg"가 붙으면 값이 아닌 위치(인덱스)를 반환합니다.

최댓값과 최솟값의 인덱스 찾기 : np.argmax(), np.argmin()

np.argmax()와 np.argmin()

max/min vs argmax/argmin

동작 과정

"arg"의 의미

실전 활용

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