[Python]配列で2番目に小さい値を取得するには？

どうも、ちょげ(@chogetarou)です。

配列(array)の2番目の最小値を取得する方法を紹介します。

リストの場合

リスト(List)の2番目に小さい値を取得する方法は、２つあります。

sorted()

ひとつは、sorted()を使う方法です。

まず、対象のリストをSetに変換します。

sorted()を呼び出し、引数にSetを指定します。

そして、sorted()の結果のインデックス「1」にアクセスします。

#ls=対象のリスト
new_ls = set(ls)
result = sorted(new_ls)[1] #２番目に小さい値を取得

上記のsorted()のインデックス「1」にアクセスすることで、リストの2番目に小さい値を取得できます。

使用例

nums = [10, 3, 5, 8, 4]

new_ls = set(nums)
result = sorted(nums)[1]

print(result)

出力：
4

min()

もうひとつは、min()を使う方法です。

まず、対象のリストから新しいSetを生成します。

次に、Setからremove()を呼び出します。

remove()の引数でmin()を呼び出し、min()の引数にSetを指定します。

そして、min()を呼び出し、引数にSetを指定します。

#ls=対象のリスト
new_ls = set(ls)
new_ls.remove(min(new_ls))
result = min(new_ls) #２番目に小さい値を取得

上記のmin()は、リストの2番目に小さい値を取得します。

使用例

nums = [10, 3, 5, 8, 4]


new_nums = set(nums)

new_nums.remove(min(new_nums))

result = min(new_nums)


print(result)

出力：
4

Numpy配列の場合

Numpy配列(array)で2番目に大きい値を取得するには、partition()を使います。

まず、numpyからpartition()を呼び出します。

partition()の第１引数にnumpyから呼び出したunique()、第２引数に「1」を指定します。

unique()の引数に、Numpy配列から呼び出したflatten()の結果を指定します。

そして、partition()の結果のインデックス「1」にアクセスします。

#arr=対象のNumpy配列
result = np.partition(np.unique(arr.flatten(), 1)[1] #２番目に小さい値を取得

上記のpartition()のインデックス「1」にアクセスすることで、Numpy配列の2番目に小さい値を取得できます。

使用例

import numpy as np

nums = np.array([[10, 3, 1, 5, 8], [1, 7, 1, 2, 9]])

result = np.partition(np.unique(nums.flatten()), 1)[1]

print(result)

出力：
2

まとめ

リスト(List)の2番目に小さい値を取得する方法は、次の２つです。

• sorted()を使う方法
  new_ls = set(ls)
result = sorted(ls)[1]
• min()を使う方法
  new_ls = set(ls)
new_ls.remove(min(new_ls))
result = min(new_ls)

Numpy配列の2番目に小さい値を取得するには、partition()を使います。

#arr=対象のNumpy配列
result = np.partition(np.unique(arr.flatten(), 1)[1] #２番目に大きい値を取得