NumPy参考 >例行程序 >Indexing routines > numpy.ravel_multi_index
numpy.
ravel_multi_index
(multi_index,dims,mode ='raise',order ='C' )¶将边界模式应用于多索引,将索引数组的元组转换为平面索引的数组。
整数数组的元组,每个维度一个数组。
multi_index
应用索引的数组的形状。
指定如何处理越界索引。可以指定一个模式或一组模式,每个索引一个模式。
'raise'–引发错误(默认)
“环绕” –环绕
'clip'–剪切到范围
在“剪辑”模式下,通常会自动换行的负索引将改为0。
确定应将多索引视为按行为主(C样式)还是按列为主(Fortran样式)的索引。
索引数组,它是维数组的扁平化版本dims
。
也可以看看
笔记
1.6.0版中的新功能。
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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