np.unravel_index()

`np.unravel_index()`是NumPy中的一个函数，它用于将一个一维索引值转换为多维索引值。具体来说，这个函数接受两个参数：一个是要转换的一维索引值，另一个是表示多维数组形状的元组。函数返回的是一个元组，其中包含了对应于这个一维索引值的多维索引值。

相关问题

np.unravel_index

`np.unravel_index`是NumPy中的一个函数，用于将一个一维数组中的索引转换为多维数组中的索引。例如，如果我们有一个形状为 `(3, 4)` 的数组，并且想要将索引 `6` 转换为二维索引 `(1, 2)`，我们可以使用 `np.unravel_index`：

import numpy as np

arr = np.arange(12).reshape((3, 4))
print(arr)
# Output:
# [[ 0  1  2  3]
#  [ 4  5  6  7]
#  [ 8  9 10 11]]

index = 6
index_2d = np.unravel_index(index, arr.shape)
print(index_2d)
# Output: (1, 2)

在上面的例子中，`np.unravel_index` 将索引 `6` 转换为二维索引 `(1, 2)`，即第二行第三列。`np.unravel_index` 还可以接受一个数组作为参数，将数组中的每个元素的索引转换为多维数组中的索引。

np.unravel_index()如何用torch实现

np.unravel_index()是numpy中的一个函数，用于将一个索引值转化为由多个坐标值组成的元组。在torch中，我们可以使用torch.long类型的tensor数组来实现类似的功能。

具体操作如下：

假设我们有一个3x3的tensor数组，想要将其降维到一维，可以利用torch.flatten()函数。例如：

import torch

a = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
b = torch.flatten(a)

print(b) #[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

接着，我们可以使用torch.argmax()函数计算b数组中最大值所在的位置，再通过torch.unravel_index()函数转化为对应的二维坐标。例如：

index = torch.argmax(b)
coord = torch.unravel_index(index, (3, 3))

print(coord) #(tensor(2), tensor(2))

其中，(3, 3)表示原先的tensor数组的维度大小。最终输出的coord就是对应的二维坐标。

需要注意的是，torch.unravel_index()函数返回的坐标值都是tensor类型。如果需要转化为普通的Python int类型，可以使用.item()函数进行转化。