numpy.ravel_multi_index#

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

将索引数组的元组转换为扁平索引数组，并将边界模式应用于多索引。

参数:
multi_indexarray_like 元组

一个整数数组元组，每个维度一个数组。

dims整数元组

数组的形状，其中来自 multi_index 的索引应用。

mode{'raise', 'wrap', 'clip'}，可选

指定如何处理越界索引。可以指定一个模式或一个模式元组，每个索引一个模式。

  • ‘raise’ – 引发错误（默认）

  • ‘wrap’ – 环绕

  • ‘clip’ – 裁剪到范围

在“clip”模式下，通常会环绕的负索引将被裁剪为 0。

order{'C', 'F'}，可选

确定多索引是按行主序（C 风格）还是列主序（Fortran 风格）进行索引。

返回:
raveled_indicesndarray

一个索引数组，指向维度为 dims 的数组的扁平化版本。

另请参见

unravel_index

示例

>>> import numpy as np
>>> 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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