選択肢1が正解です。 【選択肢1】 argmax関数は配列の中の最大値を返す。 誤った説明です。 argmax関数は最大値そのものではなく、最大値のインデックスを返します。 a = np.array([1, 10, 100]) np.argmax(a) ▶︎ 2 【選択肢2】 clip関数は要素の値を任意の範囲内に収める。 正しい説明です。 a = np.arange(5) a ▶︎ array([0, 1, 2, 3, 4]) np.clip(a, 2, 3) ▶︎ array([2, 2, 2, 3, 3]) 第1引数に配列、第2引数に最小値、第3引数に最大値を指定して、それを超える値を置き換えます。 【選択肢3】 ndim属性は配列の次元数を返す。 正しい説明です。 a = np.arange(12).reshape((2, 3, 2)) a ▶︎ array([[[ 0, 1], [ 2, 3], [ 4, 5]], [[ 6, 7], [ 8, 9], [10, 11]]]) a.shape ▶︎ (2, 3, 2) a.ndim ▶︎ 3 【選択肢4】 where関数は条件に応じて値を置換する。 正しい説明です。 a = np.arange(9).reshape(3, 3) ▶︎ array([[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]]) a < 5 ▶︎ array([[ True, True, True], [ True, True, False], [False, False, False]]) np.where(a < 5, 0, 100) ▶︎ array([[ 0, 0, 0], [ 0, 0, 100], [100, 100, 100]]) 第1引数に条件、第2引数に条件と一致した場合に置き換える値、第2引数に条件と一致しなかった場合に置き換える値を指定します。