Numpy中的ravel_multi_index函数
最近遇到了ravel_multi_index这个函数，官方文档看不明白，Google了一番好不容易才从一堆示例代码里理解函数的意义，记录一下。
官方文档在这
这个函数主要功能为把给定的一个多维数组（函数的第一个参数）看作索引数组，索引什么呢？去索引一个形状为dims（函数的第二个参数），值为依次增大的自然数的数组中的值（可看做由list(range(N))的数组reshape(dims)而来），意义即为用一个唯一的一维数来定位（保存）原数组的二维（或多维(i,j,k,…)）的数对的信息。
把文档里的示例代码贴一下来解释：
>>> 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即为要转换的多维数组，把arr的内容当作索引，即[3,6,6]为横坐标，[4,5,1]为纵坐标，去索引形状为(7,6)，内容为从0开始，从左往右，从上往下依次增大的自然数的数组中的值。
例如第一个要索引的数[3,4]即为(7,6)数组中第4行，第5列的的值，即为3*6+4=22，即为结果中的第一个数。依次类推。
了解函数功能后，其他参数具体可见官方文档说明。