Python numpy ravel_multi_index用法及代碼示例

本文簡要介紹 python 語言中 numpy.ravel_multi_index 的用法。

用法:

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

將索引數組元組轉換為平麵索引數組，將邊界模式應用於多索引。

參數：

multi_index： 數組 的元組

整數數組的元組，每個維度一個數組。

dims： 整數元組

multi_index 中的索引應用到的數組的形狀。

mode： {‘raise’, ‘wrap’, ‘clip’}，可選

指定如何處理越界索引。可以指定一種模式或模式元組，每個索引一種模式。

• ‘raise’ - 引發錯誤(默認)

• ‘wrap’ - 環繞

• ‘clip’ - 剪輯到範圍

在‘clip’ 模式下，通常會換行的負索引將改為剪輯為 0。

order： {‘C’, ‘F’}，可選

確定多重索引是否應被視為按行優先(C 風格)或列優先(Fortran-style)順序進行索引。

返回：

raveled_indices： ndarray

維度數組的扁平版本的索引數組 dims 。

注意：

例子：

>>> 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))
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