Numpy中的ravel_multi_index函數(shù)用法說(shuō)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。
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(lái)),意義即為用一個(gè)唯一的一維數(shù)來(lái)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(lái)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(kāi)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(jiàn)官方文檔說(shuō)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(méi)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(guò)來(lái)的過(guò)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。
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