Python numpy.ravel_multi_index()函数

Python numpy.ravel_multi_index()函数

numpy.ravel_multi_index()函数将一个索引数组的元组转换为一个平面索引数组,将边界模式应用于多索引。

语法: numpy.ravel_multi_index(multi_index, dims, mode = ‘raise’, order = ‘C)
参数 :
multi_index : [tuple of array_like] 一个整数数组的元组,每个维度都有一个数组。
dims : [tuple of ints] 阵列的形状,multi_index的索引适用于此。
mode : [{‘raise’, ‘wrap’, ‘clip’}, optional] 指定如何处理界外的索引。可以指定一个模式或一个模式的元组,每个索引一个模式。
‘raise’ – 提出一个错误(默认)。
‘wrap’ – 绕行
‘clip’ – 夹到范围内
在 “clip”模式下,一个通常会被包裹的负指数将被剪辑到0。
order : [{‘C’, ‘F’}, optional] 决定多指标是否应被视为以行为主(C-style)或列为主(Fortran-style)的顺序进行索引。

返回 : [ndarray] 扁平化的尺寸数组dims的索引阵列。

代码#1:

# Python program explaining
# numpy.ravel_multi_index() function
  
# importing numpy as geek 
import numpy as geek
  
arr = geek.array([[3, 6, 6], [4, 5, 1]])
  
gfg = geek.ravel_multi_index(arr, (7, 6))
  
print(gfg) 
Python

输出 :

[22 41 37]
Python

代码#2:

# Python program explaining
# numpy.ravel_multi_index() function
  
# importing numpy as geek 
import numpy as geek
  
arr = geek.array([[3, 6, 6], [4, 5, 1]])
  
gfg = geek.ravel_multi_index(arr, (7, 6), order = 'F')
  
print(gfg) 
Python

输出 :

[31 41 13]
Python

代码#3:

# Python program explaining
# numpy.ravel_multi_index() function
  
# importing numpy as geek 
import numpy as geek
  
arr = geek.array([[3, 6, 6], [4, 5, 1]])
  
gfg = geek.ravel_multi_index(arr, (7, 6), mode = 'clip')
  
print(gfg) 
Python

输出 :

[22 41 37]
Python

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