跟踪 numpy.reshape 中的索引变化答案

【问题标题】：keeping track of indices change in numpy.reshape跟踪 numpy.reshape 中的索引变化
【发布时间】：2017-06-10 00:41:53
【问题描述】：

在 Python 中使用 numpy.reshape 时，有没有办法跟踪索引的变化？

例如，如果一个形状为(m,n,l,k)的numpy数组被reshape成一个形状为(m*n,k*l)的数组；有没有办法获取当前[X,Y] 索引的初始索引（[x,y,w,z]），反之亦然？

【问题讨论】：

标签： python numpy multidimensional-array indexing reshape

【解决方案1】：

您无需跟踪它，但您可以计算它。原始的m x n 映射到新的m*n 维度，例如n*x+y == X。但我们可以通过几个多维 ravel/unravel 函数进行验证（由 @MSeifert 回答）。

In [671]: m,n,l,k=2,3,4,5
In [672]: np.ravel_multi_index((1,2,3,4), (m,n,l,k))
Out[672]: 119
In [673]: np.unravel_index(52, (m*n,l*k))
Out[673]: (2, 12)

【讨论】：

【解决方案2】：

是的，它被称为raveling 和unraveling 索引。例如你有两个数组：

import numpy as np

arr1 = np.arange(10000).reshape(20, 10, 50)
arr2 = arr.reshape(20, 500)

假设你想索引(10, 52)（相当于arr2[10, 52]）元素但在arr1：

>>> np.unravel_index(np.ravel_multi_index((10, 52), arr2.shape), arr1.shape)
(10, 1, 2)

或在另一个方向：

>>> np.unravel_index(np.ravel_multi_index((10, 1, 2), arr1.shape), arr2.shape)
(10, 52)

【讨论】：