Numpy中的ravel_multi_index函數(shù)用法說明

最近遇到了ravel_multi_index這個(gè)函數(shù)，官方文檔看不明白，Google了一番好不容易才從一堆示例代碼里理解函數(shù)的意義，記錄一下。

官方文檔在這

這個(gè)函數(shù)主要功能為把給定的一個(gè)多維數(shù)組（函數(shù)的第一個(gè)參數(shù)）看作索引數(shù)組，索引什么呢？去索引一個(gè)形狀為dims（函數(shù)的第二個(gè)參數(shù)），值為依次增大的自然數(shù)的數(shù)組中的值（可看做由list(range(N))的數(shù)組reshape(dims)而來），意義即為用一個(gè)唯一的一維數(shù)來定位（保存）原數(shù)組的二維（或多維(i,j,k,…)）的數(shù)對(duì)的信息。

把文檔里的示例代碼貼一下來解釋：

>>> arr = np.array([[3,6,6],[4,5,1]])
>>> np.ravel_multi_index(arr, (7,6))
array([22, 41, 37])
>>> np.ravel_multi_index(arr, (7,6), order='F')
array([31, 41, 13])
>>> np.ravel_multi_index(arr, (4,6), mode='clip')
array([22, 23, 19])
>>> np.ravel_multi_index(arr, (4,4), mode=('clip','wrap'))
array([12, 13, 13])
>>> np.ravel_multi_index((3,1,4,1), (6,7,8,9))
1621

示例中arr即為要轉(zhuǎn)換的多維數(shù)組，把a(bǔ)rr的內(nèi)容當(dāng)作索引，即[3,6,6]為橫坐標(biāo)，[4,5,1]為縱坐標(biāo)，去索引形狀為(7,6)，內(nèi)容為從0開始，從左往右，從上往下依次增大的自然數(shù)的數(shù)組中的值。

例如第一個(gè)要索引的數(shù)[3,4]即為(7,6)數(shù)組中第4行，第5列的的值，即為3*6+4=22，即為結(jié)果中的第一個(gè)數(shù)。依次類推。

了解函數(shù)功能后，其他參數(shù)具體可見官方文檔說明。

補(bǔ)充：numpy.unravel_index 與 numpy.ravel_multi_index的理解

遇到numpy.ravel_multi_index 與numpy.unravel_index 這兩個(gè)函數(shù)，查了網(wǎng)上的很多資料 都沒講的很清楚，記錄一下。

這兩個(gè)函數(shù)是相對(duì)應(yīng)的：

numpy.unravel_index(indices, shape, order='C')

其中indices是表示一個(gè)一維數(shù)組的index，將這個(gè)一維數(shù)組轉(zhuǎn)換成大小為shape（[col, row]）shape矩陣決定了轉(zhuǎn)變后得到的數(shù)組的行和列的大小，進(jìn)而得到index在新的二維矩陣 中的行index 和列index 其中order決定先是行index，還是先是列index 'C'先是列index 再是行index ‘F'先是行index 再是列index

 np.unravel_index([22, 41, 37], (7,6))
(array([3, 6, 6]), array([4, 5, 1]))

numpy.ravel_multi_index是numpy.unravel_index反過來的過程，

numpy.ravel_multi_index(multi_index, dims, mode='raise', order='C'）

根據(jù)multi_index中不同數(shù)組代表的具體的索引，以及該數(shù)組的dims的大小 ，得到將該數(shù)組flat成一維數(shù)組 數(shù)據(jù)在一位數(shù)組中的位置。

以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教。