mindspore.numpy.ravel_multi_index

mindspore.numpy.ravel_multi_index(multi_index, dims, mode='clip', order='C')[源代码]

将元素为索引数组的tuple转换为展平的索引数组，并对多重索引应用边界模式。

说明

不支持 raise 模式。默认模式为 clip 。

参数：

multi_index (类数组的tuple) - 一个元素为整数数组的tuple，每一维包含一个数组。
dims (Union[int, tuple(int)]) - multi_index 的索引将应用到的数组的shape。
mode ({wrap, clip}, 可选) - 指定如何处理越界索引。默认值： 'clip' 。 'wrap' ：取越界索引除以轴长的余数。 'clip' ：裁剪到范围内。在 'clip' 模式下，取余后的负索引将裁剪至0。
order ({C, F}, 可选) - 确定多重索引是以行优先(C风格)还是列优先(Fortran风格)顺序查看。

返回：

展平的索引数组。表示 dims 维的展平的索引值。

异常：

TypeError - 如果 multi_index 或 dims 不能转换为Tensor，或者 dims 不是整数值的序列。
ValueError - 如果 multi_index 和 dims 的长度不相等。

支持平台：

GPU

样例：

>>> import mindspore.numpy as np
>>> arr = np.array([[3, 6, 6], [4, 5, 1]])
>>> output = np.ravel_multi_index(arr, (7, 6))
>>> print(output)
[22. 41. 37.]
>>> output = np.ravel_multi_index((3, 1, 4, 1), (6, 7, 8, 9))
>>> print(output)
1621.0