Python中如何将二维数组的行列索引映射到一维数组索引？

对于方形二维数组，已知行索引 i 和列索引 j，要映射到一维数组的索引 idx，可以用以下公式：

idx = i * 列数 + j

其中“列数”是二维数组每行的元素个数（因为是方形数组，列数等于行数）。

示例验证 #

以你给出的例子为例：

• 二维数组 mat 是2行2列的数组，列数为2

  import numpy as np
  mat = np.array([[6, 7], [8, 9]])
  arr = np.array([1, 2, 3, 4])
  

• 映射计算：
  • mat[0,0]：0*2 + 0 = 0 → 对应 arr[0]
  • mat[0,1]：0*2 + 1 = 1 → 对应 arr[1]
  • mat[1,0]：1*2 + 0 = 2 → 对应 arr[2]
  • mat[1,1]：1*2 + 1 = 3 → 对应 arr[3]

如果需要批量转换或在numpy中直接操作，也可以用np.ravel_multi_index函数，传入行索引、列索引和数组形状即可得到一维索引：

# 比如获取mat[1,0]的一维索引
idx = np.ravel_multi_index((1, 0), mat.shape)
# idx的值为2，对应arr[2]

内容的提问来源于stack exchange，提问作者statwoman