跟踪 numpy.reshape 中的指数变化

Question

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

例如，如果将形状为 (m,n,l,k) 的 numpy 数组重新整形为形状为 (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？

Answer 1

你不跟踪它，但你可以计算它。原始 m x n 映射到新的 m*n 维度，例如n*x+y == X。但是我们可以用几个多维 ravel/unravel 函数来验证（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)

Answer 2

是的，它叫做 raveling and 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)

假设您要索引 (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)

或反方向：

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

跟踪 numpy.reshape 中的指数变化

keeping track of indices change in numpy.reshape

python

indexing

numpy

multidimensional-array

reshape